Early Psychosis Intervention-Spreading Evidence-based Treatment (EPI-SET): protocol for an effectiveness-implementation study of a structured model of care for psychosis in youth and emerging adults
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: While early psychosis intervention (EPI) has proliferated in recent years amid evidence of its effectiveness, programmes often struggle to deliver consistent, recovery-based care. NAVIGATE is a manualised model of EPI with demonstrated effectiveness consisting of four components: individualised medication management, individual resiliency training, supported employment and education and family education. We aim to implement NAVIGATE in geographically diverse EPI programmes in Ontario, Canada, evaluating implementation and its effect on fidelity to the EPI model, as well as individual-level outcomes (patient/family member-reported and interviewer-rated), system-level outcomes (captured in provincial administrative databases) and engagement of participants with lived experience. METHODS AND ANALYSIS: This is a multisite, non-randomised pragmatic hybrid effectiveness-implementation type III mixed methods study coordinated at the Centre for Addiction and Mental Health (CAMH) in Toronto. Implementation is supported by the Provincial System Support Program, a CAMH-based programme with provincial offices across Ontario, and Extension of Community Healthcare Outcomes Ontario Mental Health at CAMH and the University of Toronto. The primary outcome is fidelity to the EPI model as measured using the First Episode Psychosis Services-Fidelity Scale. Four hundred participants in the EPI programmes will be recruited and followed using both individual-level assessments and health administrative data for 2 years following NAVIGATE initiation. People with lived experience will be engaged in all aspects of the project, including through youth and family advisory committees. ETHICS AND DISSEMINATION: Research ethics board approval has been obtained from CAMH and institutions overseeing the local EPI programmes. Study findings will be reported in scientific journal articles and shared with key stakeholders including youth, family members, programme staff and policymakers. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT03919760; Pre-results.
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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 | 0,075 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,010 |
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 ».