Adapting Evidence-Based Early Psychosis Intervention Services for Virtual Delivery: Protocol for a Pragmatic Mixed Methods Implementation and Evaluation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Timely and comprehensive treatment in the form of early psychosis intervention (EPI) has become the standard of care for youth with psychosis. While EPI services were designed to be delivered in person, the COVID-19 pandemic required many EPI programs to rapidly transition to virtual delivery, with little evidence to guide intervention adaptations or to support the effectiveness and satisfaction with virtual EPI services. OBJECTIVE: This study aims to explore the adaptations required to deliver NAVIGATE, a model of coordinated specialty care used in EPI, in a virtual format. This study will evaluate implementation of the NAVIGATE model delivered virtually by describing the nature of the adaptations to the intervention, assessing fidelity to the EPI model and the satisfaction of clients, family members, and care providers. We will investigate barriers and facilitators to virtual NAVIGATE implementation, service engagement, and health equity impacts of this work. METHODS: The Centre for Addiction and Mental Health (Toronto, Ontario, Canada) transitioned to delivering NAVIGATE virtually early in the COVID-19 pandemic. The Framework for Reporting Adaptations and Modifications for Evidence-Based Interventions will be used to describe the adaptations required to deliver NAVIGATE virtually. Fidelity to the EPI model will be measured using the First Episode Psychosis Services Fidelity Scale and fidelity to NAVIGATE will be assessed by investigating adherence to its core components. Implementation facilitators and barriers will be explored using semistructured interviews with providers informed by the Consolidated Framework for Implementation Research. Satisfaction with virtually delivered NAVIGATE will be assessed with virtual client and provider experience surveys and qualitative interviews with clients, family members, and providers. Service engagement data will be collected through review of medical records, and potential impacts of virtually delivered NAVIGATE on different population groups will be assessed with the Health Equity Impact Assessment. RESULTS: Virtual clinical delivery of NAVIGATE started in March 2020 with additional adaptations and data collection is ongoing. Data will be analyzed using descriptive statistics and survival analysis for quantitative data. Qualitative data will be analyzed using thematic content analysis. Integration of qualitative and quantitative data will occur at the data collection, interpretation, and reporting levels following a convergent design. CONCLUSIONS: This study will provide information regarding the type of intervention adaptations required for virtual delivery of NAVIGATE for youth with early psychosis, ensuring access to high-quality care for this population during the pandemic and beyond by guiding future implementation in similar contexts. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/34591.
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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 | 0,124 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,090 | 0,016 |
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 ».