Technology-Based Psychological Interventions for Young Adults With Early Psychosis and Cannabis Use Disorder: Qualitative Study of Patient and Clinician Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The persistence of cannabis use disorder (CUD) in young adults with first-episode psychosis (FEP) is associated with poor clinical and functional outcomes. Face-to-face psychological interventions are effective in treating CUD. However, their use in early intervention services (EISs) for psychosis is inconsistent because of barriers, including high workload and heterogeneity in training of clinicians and lack of motivation for treatment among patients. Tailoring new technology-based psychological interventions (TBPIs) to overcome these barriers is necessary to ensure their optimal acceptability. OBJECTIVE: The aim of this study is twofold: to explore psychological intervention practices and intervention targets that are relevant for treating CUD in individuals with early psychosis and to explore factors related to the development and implementation of a technology-assisted psychological intervention. METHODS: A total of 10 patients undergoing treatment for FEP and CUD in EISs participated in a focus group in June 2019. Semistructured individual interviews were conducted with 10 clinicians working in first-episode clinics in the province of Québec, Canada. A hybrid inductive-deductive approach was used to analyze data. For the deductive analysis, we used categories of promoting strategies found in the literature shown to increase adherence to web-based interventions for substance use (ie, tailoring, reminders, delivery strategies, social support, and incentives). For the inductive analysis, we identified new themes through an iterative process of reviewing the data multiple times by two independent reviewers. RESULTS: Data were synthesized into five categories of factors that emerged from data collection, and a narrative synthesis of commonalities and differences between patient and clinician perspectives was produced. The categories included attitudes and beliefs related to psychological interventions (eg, behavioral stage of change), strategies for psychological interventions (eg, motivational interviewing, cognitive behavioral therapy, psychoeducation, stress management), incentives (eg, contingency management), general interest in TBPIs (eg, facilitators and barriers of TBPIs), and tailoring of TBPIs (eg, application needs and preferences, outcome measures of interest for clinicians). CONCLUSIONS: This study provides a comprehensive portrait of the multifaceted needs and preferences of patients and clinicians related to TBPIs. Our results can inform the development of smartphone- or web-based psychological interventions for CUD in young adults with early psychosis.
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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 | 0,020 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».