Barriers and facilitators to the implementation of an early intervention in psychosis service in three demonstration sites in Ireland
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Programmes for early intervention (EIP) in psychosis for people experiencing a first episode of psychosis (FEP) have been found to be both clinically and cost effective. Following the publication of a new EIP model of care (MoC) in Ireland, the aim of this research is to describe how people participated in and responded to the MoC including service users, family members, HSE clinical staff and HSE management. METHODS: Qualitative design using the UK Medical Research Council's process evaluation framework. Purposive sampling techniques were used. A total of N = 40 key informant semi-structured interviews were completed which included clinical staff (N = 22), health service managers and administrators (N = 9), service users (N = 8) and a family member (N = 1). Thematic analyses were conducted. RESULTS: Unique features of the EIP service (e.g., speed of referral/assessment, multidisciplinary approach, a range of evidence-based interventions and assertive MDT follow up) and enthusiasm for EIP were identified as two key factors that facilitated implementation. In contrast, obstacles to staff recruitment and budget challenges emerged as two primary barriers to implementation. CONCLUSIONS: The findings from this research provide real world insights into the complexity of implementing an innovative service within an existing health system. Clear and committed financial and human resource processes which allow new innovations to thrive and be protected during their initiation and early implementation phase are paramount. These elements should be considered in the planning and implementation of EIP services both nationally in Ireland and internationally.
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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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».