The reality of at risk mental state services: a response to recent criticisms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the 1990s criteria were developed to detect individuals at high and imminent risk of developing a psychotic disorder. These are known as the at risk mental state, ultra high risk or clinical high risk criteria. Individuals meeting these criteria are symptomatic and help-seeking. Services for such individuals are now found worldwide. Recently Psychological Medicine published two articles that criticise these services and suggest that they should be dismantled or restructured. One paper also provides recommendations on how ARMS services should be operate. METHODS: In this paper we draw on the existing literature in the field and present the perspective of some ARMS clinicians and researchers. RESULTS: Many of the critics' arguments are refuted. Most of the recommendations included in the Moritz et al. paper are already occurring. CONCLUSIONS: ARMS services provide management of current problems, treatment to reduce risk of onset of psychotic disorder and monitoring of mental state, including attenuated psychotic symptoms. These symptoms are associated with a range of poor outcomes. It is important to assess them and track their trajectory over time. A new approach to detection of ARMS individuals can be considered that harnesses broad youth mental health services, such as headspace in Australia, Jigsaw in Ireland and ACCESS Open Minds in Canada. Attention should also be paid to the physical health of ARMS individuals. Far from needing to be dismantled we feel that the ARMS approach has much to offer to improve the health of young people.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».