Post‐secondary students with symptoms of psychosis: A mixed‐methods systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Post-secondary students are at a heightened risk of psychosis, yet little is known about this population. The aim of this study was to conduct a mixed-methods systematic review of psychosis among post-secondary students, including student characteristics, overall prevalence, risk factors, interventions, and their reported experiences. Procedures were modelled on the Joanna Briggs Institute approach, while PRISMA guided conduct and reporting. A librarian created a systematic search of nine databases, and quality was assessed using JBI Critical Appraisal Tools. We pooled and analysed data according to objectives and recorded data using synthesis tables and narrative summaries. 26 articles published between 2006 and 2018 are included. The average age of participants was 21 years, and most identified as female and Caucasian. The prevalence of psychosis was often measured in a way that limited comparison across studies. Risk factors associated with symptoms of psychosis included substance use, depression, and younger age. Other risk factors trending towards a relationship included racial discrimination and anxiety. Protective factors included self-esteem and self-concept clarity. Five interventions were studied, with mixed results, and only three studies reported on the experience of students. While five promising interventions are identified, inadequate testing and replication limit confidence in their effectiveness and there is a notable deficit in qualitative evidence exploring the experiences of these students. Integrating knowledge on risk factors, interventions, and experiences of students with psychosis will help tailor and facilitate their health care while protecting their right to education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».