A realist review of medication optimisation of community dwelling service users with serious mental illness
Notice bibliographique
Résumé
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 antipsychotics and mood stabilisers are the main treatment options. Medication optimisation is a hallmark of medication safety, characterised 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. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42021280980.
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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 | 0,015 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».