PLAN-e-PSY, a mobile application to improve case management and patient’s functioning in first episode psychosis: protocol for an open-label, multicentre, superiority, randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The prognosis of first episode psychosis (FEP), which is a severe disorder, can be notably impaired by patients' disengagement from healthcare providers. Coordinated specialty care with case management is now considered as the gold standard in this population, but there are still challenges for engagement with subsequent functional impairments. Youth-friendly and patient-centred clinical approaches are sought to improve engagement in patients with FEP. Mobile applications are widely used by young people, including patients with FEP, and can increase the youth friendliness of clinical tools. We hypothesise that a co-designed mobile application used during case management can improve functioning in patients with FEP as compared with usual case management practices. METHODS AND ANALYSIS: A mobile case management application for planning and monitoring individualised care objectives will be co-designed with patients, caregivers and health professionals in a recovery-oriented approach. The application will be compared with usual case management practices in a multicentre, two-arm and parallel groups clinical trial. Patients will be recruited by specialised FEP teams. Impact on functioning will be assessed using the Personal and Social Performance Scale; the variation between baseline and 12 months in each group (control and active) will be the primary outcome. ETHICS AND DISSEMINATION: This study has been approved by the Inserm Institutional Review Board IRB00003888 (Comité d'évaluation éthique de l'INSERM, reference number 20-647). The results of the study will be published in a peer-reviewed journal and presented at national and international conferences. We will also communicate the results to patients and family representatives' associations. An optimised version of the application will be then disseminated through the French FEP network (Transition Network). TRIAL REGISTRATION NUMBER: ClinicalTrials.gov: NCT04657380.
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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 | 0,024 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,084 | 0,015 |
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 ».