Young Adults’ Perspectives on Factors Related to Relapse After First-Episode Psychosis: Qualitative Focus Group Study
Notice bibliographique
Résumé
Relapse after first-episode psychosis (FEP) is a major clinical challenge for specialized early intervention services. Understanding patient perspectives on factors contributing to relapse can inform the development of risk assessments and preventive interventions. The objective of this study was to identify factors that may contribute to and prevent relapse from the perspectives of patients receiving services for FEP. Data from 25 participants across four focus groups in Canada were analyzed with a descriptive content analysis approach. Twelve factors were identified, of which four (social environment, technology use, medication, and lifestyle behaviors) had both contributory and preventive roles. In descending order of frequency, risk factors for relapse included substance use; unsupportive social environment; technology use; taking and not taking medication; lack of sleep; work, career, or school stress; significant life events; symptoms of depression or mania; generalized worry; and financial stress. Preventive factors consisted of having a supportive social environment, using technology, taking medication, using coping strategies, and engaging in healthy lifestyle behaviors and meaningful activities. These findings extend the literature on relapse vulnerability and protective factors. Importantly, the factors identified in this study are modifiable, and thereby provide insights for the development and optimization of relapse risk assessments and preventive interventions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».