Context and contact: a comparison of patient and family engagement with early intervention services for psychosis in India and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background It is unknown whether patient disengagement from early intervention services for psychosis is as prevalent in low- and middle-income countries (LMICs) like India, as it is in high-income countries (HICs). Addressing this gap, we studied two first-episode psychosis programs in Montreal, Canada and Chennai, India. We hypothesized lower service disengagement among patients and higher engagement among families in Chennai, and that family engagement would mediate cross-site differences in patient disengagement. Methods Sites were compared on their 2-year patient disengagement and family engagement rates conducting time-to-event analyses and independent samples t tests on monthly contact data. Along with site and family involvement, Cox proportional hazards regression included known predictors of patient disengagement (e.g. gender). Results The study included data about 333 patients (165 in Montreal, 168 in Chennai) and their family members (156 in Montreal, 168 in Chennai). More Montreal patients (19%) disengaged before 24 months than Chennai patients (1%), χ 2 (1, N = 333) = 28.87, p < 0.001. Chennai families had more contact with clinicians throughout treatment (Cohen's d = −1.28). Family contact significantly predicted patient disengagement in Montreal (HR = 0.87, 95% CI 0.81–0.93). Unlike in Chennai, family contact declined over time in Montreal, with clinicians perceiving such contact as not necessary (Cohen's d = 1.73). Conclusions This is the first investigation of early psychosis service engagement across a HIC and an LMIC. Patient and family engagement was strikingly higher in Chennai. Maintaining family contact may benefit patient engagement, irrespective of context. Findings also suggest that differential service utilization may underpin cross-cultural variations in psychosis outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».