Social and occupational recovery in early psychosis: a systematic review and meta-analysis of psychosocial interventions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Psychosis, even in its early stages, ranks highly among the causes of disability worldwide, resulting in an increased focus on improved recovery of social and occupational functioning. This study aimed to provide an estimate of the effectiveness of psychosocial interventions for improving functioning in early psychosis. We also sought evidence of superiority between intervention approaches. Methods An electronic search was conducted using PubMed and PsycINFO to identify original articles reporting on trials of psychosocial interventions in early-stage psychosis, published up to December 2020 and is reported following PRISMA guidelines. Data were extracted on validated measures of functioning from included studies and pooled standardised mean difference (SMD) was estimated. Results In total, 31 studies involving 2811 participants were included, focusing on: cognitive behavioural therapy for psychosis (CBTp), family-based therapy, supported employment, cognitive remediation training (CRT) and multi-component psychosocial interventions. Across interventions, improved function was observed (SMD = 0.239; 95% confidence interval 0.115–0.364, p < 0.001). Effect sizes varied by intervention type, stage of illness, length and duration of treatment and outcome measure used. In particular, interventions based on CRT significantly outperformed symptom-focused CBT interventions, while multi-component interventions were associated with largest gains. Conclusions Psychosocial interventions, particularly when provided as part of a multi-component intervention model and delivered in community-based settings are associated with significant improvements in social and occupational function. This review underscores the value of sensitively tracking and targeting psychosocial function as part of the standard provided by early intervention services.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».