NorthBEAT: exploring the service needs of youth experiencing early psychosis in Northern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Early Psychosis Intervention (EPI) is critical for best outcomes. Among 369 diseases, psychosis is among those causing the greatest disability. Evidence-based interventions for youth in early stages of psychosis (EPI programs) have prevented chronic disability. Yet, EPI is frequently inaccessible for youth living in rural communities. Moreover, Indigenous youth often face more precipitous situations given inadequate staffing, and culturally unsafe care. The NorthBEAT (Barriers to Early Assessment and Treatment) project sought to understand the service needs of youth with psychosis in Northern Ontario. The goals were: (1) to describe the mental health of a subset of adolescents receiving EPI care; (2) examine Indigenous youth as a significant and vulnerable population; (3) to understand the barriers and facilitators for Indigenous and non-Indigenous youth receiving EPI. Methods: Mixed methods (structured and narrative interviews) included: psychometric scales interviews with youth, and narrative interviews with youth, their family, and service providers Data validation workshops were held with participants. Results: = 26 months). No significant differences were found in functioning or duration of psychosis between Indigenous and non-Indigenous youth. Narrative interviews were conducted with 18 youth, 11 family members, and 14 service providers. Identified barriers were a lack of knowledge about psychosis among service providers, a disconnected system leading to delays in treatment, help not wanted by youth, expansive geographical context. Service needs were: finding the right point of access, support for families, pre-crisis intervention, reduced stigma for youth and their families, and an EPI approach to care. Discussion: Rural and northern youth face similar barriers to accessing EPI as urban youth. However, northern youth face additional unique challenges due to expansive geographical context, limited resources and lack of knowledge about services.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».