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Enregistrement W4385891976 · doi:10.1101/2023.08.02.23293542

A realist review of medication optimisation of community dwelling service users with serious mental illness

2023· review· en· W4385891976 sur OpenAlexaff
Jo Howe, Maura MacPhee, Claire Duddy, Hafsah Habib, Geoff Wong, Simon Jacklin, Katherine Allen, Sheri Oduola, Rachel Upthegrove, Max Carlish, Emma Patterson, Ian Maidment

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMental illnessContext (archaeology)Relevance (law)Bipolar disorderPsychiatryPsychologySchizophrenia (object-oriented programming)Mental healthStakeholderMoodPolitical sciencePublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Severe mental illness (SMI) incorporates schizophrenia, bipolar disorder, non-organic psychosis, personality disorder or any other severe and enduring mental health illness. Medication, particularly anti-psychotics and mood stabilisers are the main treatment options. Medication optimisation is a hallmark of medication safety, characterized by the use of collaborative, person-centred approaches. There is very little published research describing medication optimisation with people living with SMI. Objective Published literature and two stakeholder groups were employed to answer: What works for whom and in what circumstances to optimise medication use with people living with SMI in the community? Methods A five-stage realist review was co-conducted with a lived experience group of individuals living with SMI and a practitioner group caring for individuals with SMI. An initial programme theory was developed. A formal literature search was conducted across eight bibliographic databases, and literature were screened for relevance to programme theory refinement. In total 60 papers contributed to the review. 42 papers were from the original database search with 18 papers identified from additional database searches and citation searches conducted based on stakeholder recommendations. Results Our programme theory represents a continuum from a service user’s initial diagnosis of SMI to therapeutic alliance development with practitioners, followed by mutual exchange of information, shared decision-making and medication optimisation. Accompanying the programme theory are 11 context-mechanism-outcome configurations that propose evidence-informed contextual factors and mechanisms that either facilitate or impede medication optimisation. Two mid-range theories highlighted in this review are supported decision-making and trust formation. Conclusions Supported decision-making and trust are foundational to overcoming stigma and establishing ‘safety’ and comfort between service users and practitioners. Avenues for future research include the influence of stigma and equity across cultural and ethnic groups with individuals with SMI; and use of trained supports, such as peer support workers. What is already known on this topic Medication optimisation is challenging for both people living with SMI and their prescribing clinicians; medication non-adherence is common. What this study adds Effective medication optimisation requires a person-centred approach embedded throughout a service user’s journey from initial diagnosis to effective medication co-management with practitioners. How this study might affect research, practice or policy Research is needed in multiple aspects of medication optimisation, including transition from acute care to community, the role of trained peer support workers, and practitioner awareness of unique needs for individuals from ethnic and cultural minority groups.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0170,017
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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