The First Episode Psychosis Services Fidelity Scale 1.0: Review and Update
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The First Episode Psychosis Fidelity Scale, first published in 2016, is based on a list of essential components identified by systematic reviews and an international consensus process. The purpose of this paper was to present the FEPS-FS 1.0 version of the scale, review the results of studies that have examined the scale and provide an up-to-date review of evidence for each component and its rating. The First Episode Psychosis Services Fidelity Scale 1.0 has 35 components, which rate access and quality of health care delivered by early psychosis teams. Twenty-five components rate service components, and 15 components rate team functioning. Each component is rated on a 1–5 scale, and a rating of 4 is satisfactory. The service components describe services received by patients rather than staff activity. The fidelity rater completes ratings based on administrative data, health record review, and interviews. Fidelity raters from two multicenter studies provided feedback on the clarity and precision of component definitions and ratings. When administered by trained raters, the scale demonstrated good to excellent interrater reliability. The selection of components can be adjusted to rate programs serving patients with bipolar disorder or an attenuated psychosis syndrome. The scale can be used to assess and improve the quality of individual programs, compare programs and program networks. Researchers can use the scale as an outcome measure for implementation studies and as a process measure for outcome studies. Future research should focus on demonstrating predictive validity.
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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 | 0,017 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».