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Enregistrement W3027344481 · doi:10.1093/schbul/sbaa030.416

M104. THE USE OF SHORT MESSAGE SERVICE AS A MEANS OF CLINICAL ENGAGEMENT IN EARLY PSYCHOSIS

2020· article· en· W3027344481 sur OpenAlexaff
Jessica D’Arcey, Aristotle N. Voineskos, Sean A. Kidd, Nicole Kozloff, George Foussias

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisengagement theoryShort Message ServiceMedicineAttendanceRandomized controlled trialIntervention (counseling)PsychiatryPsychosisGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Clinical disengagement of youth in early psychosis clinics continues to be a significant barrier to recovery as evidenced by high rates of treatment non-adherence (up to 60%) and clinic drop-out (30%). Disengagement from services results in longer durations of untreated/partially-treated illness, which in turn leads to higher rates of symptom burden, re-hospitalization, and poorer functional outcomes. Approaches aimed at improving engagement have typically hinged on efforts to increase access to clinicians either via telephone or in person, however financial and human resource limitations often undermine these efforts. This has caused a shift toward the use of SMS due to its low cost and popularity as 95% of youth in North America send and receive SMS messages daily. The current randomized controlled trial sought to evaluate the efficacy of a weekly SMS intervention delivered over nine months to improve engagement in early psychosis services. Methods 60 participants between the ages of 16 and 29 presenting with a first episode psychosis to an early psychosis clinic in an academic health centre were recruited for this study. Participants were randomized to either an active or sham SMS intervention arm, delivered weekly for nine months. Participants were blind to treatment allocation. The active SMS intervention consisted of weekly SMS messages with adaptive questions regarding general wellbeing, clinic attendance and medication adherence, while the sham SMS arm consisted of a weekly generic text message with no clinically relevant subject matter. Results All participants have been enrolled, with the final study visits to be completed in December 2019. Results presented will include analyses of efficacy of the active versus sham SMS intervention for improving service engagement, our primary outcome, consisting of self-reported medication adherence, clinician and client rated engagement, and attendance rates extracted from electronic medical charts. In addition, symptom and functional outcomes were assessed over the course of the nine month intervention across the active and sham intervention groups, which will also be presented. Feasibility data collected to date indicates a high degree of interest and acceptance by participants for the use of SMS as a means of engagement. Further, there have been no tolerability difficulties reported by participants to date. Discussion The high rates of disengagement from clinical services seen among youth and emerging adults with early psychosis indicate a need for effective interventions to promote engagement in treatment and support symptomatic and functional recovery for affected individuals. The results of this trial stand to offer insights into the potential efficacy of a simple weekly SMS intervention to promote engagement in clinical services for this population. The acceptability of this intervention by participants, coupled with its low cost and the popularity of SMS, suggest that this treatment approach, if effective, could be readily implemented within early psychosis services to support positive outcomes from an initial psychosis episode.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,001

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.

Tête enseignante Opus0,166
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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