Mapping of early intervention programs for psychosis in France in 2018
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Early intervention programs (EIP) have been developed in many countries (United States, Europe, Canada) and are now widely considered effective in the treatment of early psychosis. In France, current national policies in the field of mental health promote the development of early intervention but France has not yet met national standards of care for EIP. A recent report from the London School of Economics (2016) even mentioned the delay of France in this area, referring to only one EIP in the country. A preliminary investigation conducted in 2017 showed a strong dynamic with many ongoing projects which led us to renew this investigation in 2018. This was a two-phase study. First, an inventory was achieved through a bottom-up approach and many contacts across the country which may either provide this kind of care or know of such initiatives: psychiatrists, healthcare facilities or Health Regional Agencies. Then, an online declarative survey was administered covering structure of attachment, dedicated team, funding, targeted population, activity in 2017, difficulties and prospects. Between May and October 2018, 69 EIP were identified in France: 35 were operational and 34 were being established or beginners. The 35 identified operational programs were located throughout the country with a few disparities. Half of the programs had been existing for 2 years (17/35). All programs operated with multidisciplinary teams, including at least one psychiatrist and with a mean of 5.9 dedicated full-time equivalents workers. Half of the programs offered case management (48.6%). Most programs were not as a specific setting and had mixed activities, including chronic patients with schizophrenia and most programs offered an integration of ambulatory follow-up in the living environment for some patients (77.1%). A real dynamic has been launched in France. This study will help to improve visibility of programs and to harmonize and ensure a high level of care. Key messages This study shows that a real dynamic has been launched in France. This study shows a need for teams to harmonize and standardize practices of care.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».