Reliability and Feasibility of the First-Episode Psychosis Services Fidelity Scale–Revised for Remote Assessment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The authors sought to evaluate the interrater reliability and feasibility of the First-Episode Psychosis Services Fidelity Scale-Revised (FEPS-FS-R) for remote assessment of first-episode psychosis programs according to the coordinated specialty care model. METHODS: The authors used the FEPS-FS-R to assess the fidelity of 36 first-episode psychosis program sites in the United States with information from three sources: administrative data, health record review, and phone interviews with staff. Four raters independently conducted fidelity assessments of five program sites by listening to each of the staff interviews and independently rating the two other data sources from each site. To calculate interrater reliability, the authors used intraclass correlation coefficients (ICCs) for each of the five sites and across the total scores for each site. RESULTS: Total interrater reliability was in the good to excellent range, with a mean ICC of 0.91 (95% confidence interval = 0.72-0.99, p<0.001). Two first-episode psychosis program sites (6%) achieved excellent fidelity, 25 (69%) good fidelity, and nine (25%) fair fidelity. Of the 32 distinct items on the FEPS-FS-R, 23 (72%) were used with good or excellent fidelity. Most sites achieved high fidelity on most items, but five items received ratings indicating low-fidelity use at most sites. The fidelity assessment proved feasible, and sites required on average 10.5 hours for preparing and conducting the fidelity review. CONCLUSIONS: The FEPS-FS-R has high interrater reliability and can differentiate high-, moderate-, and low-fidelity sites. Most sites had good overall fidelity, but the FEPS-FS-R identified some services that were challenging to implement at many sites.
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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 | 0,042 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».