Disengagement from early psychosis intervention services: an observational study informed by a survey of patient and family perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Approximately one-third of patients with early psychosis disengage from services before the end of treatment. We sought to understand patient and family perspectives on early psychosis intervention (EPI) service engagement and use these findings to elucidate factors associated with early disengagement, defined as dropout from EPI in the first 9 months. Patients aged 16-29 referred to a large EPI program between July 2018-February 2020 and their family members were invited to complete a survey exploring facilitators and barriers to service engagement. A prospective chart review was conducted for 225 patients consecutively enrolled in the same EPI program, receiving the NAVIGATE model of coordinated specialty care, between July 2018-May 2019. We conducted a survival analysis, generating Kaplan-Meier curves depicting time to disengagement and Cox proportional hazards models to determine rate of disengagement controlling for demographic, clinical, and program factors. The survey was completed by 167 patients and 79 family members. The top endorsed engagement facilitator was related to the therapeutic relationship in both patients (36.5%) and families (43.0%). The top endorsed barrier to engagement was medication side effects in both patients (28.7%) and families (39.2%). In Cox proportional hazards models, medication nonadherence (HR = 2.37, 95% CI = 1.17-4.80) and use of individual psychotherapy (HR = .460, 95% CI = 0.220-0.962) were associated with early disengagement, but some of the health equity factors expected to affect engagement were not. Findings suggest that delivery of standardized treatment may buffer the effects of health disparities on service disengagement in early psychosis.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».