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Enregistrement W4391540351 · doi:10.1186/s12888-024-05577-7

Monthly engagement with EIP keyworkers was associated with a five-fold increase in the odds of engagement with psychosocial interventions

2024· article· en· W4391540351 sur OpenAlexaff
Catherine Darker, Gail Nicolson, Hudson Reddon, K. O’Connor, Rhona Jennings, Nicola O’Connell

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHealth Service Executive
Mots-clésPsychosocialPsychological interventionAttendanceNonprobability samplingOddsThematic analysisMedicineClinical psychologyIntervention (counseling)Logistic regressionPsychologyQualitative researchNursingPsychiatryPopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Early intervention in psychosis (EIP) supports people who are experiencing their first episode of psychosis (FEP). A new Model of Care (MoC) for EIP services was launched in Ireland in 2019. Three EIP demonstration sites were chosen to test this MoC through a 'hub and spoke' approach. These services were a new way of organising care for people experiencing FEP, based upon a recovery model of care, and which sought to standardise care, improve access by clinically led multidisciplinary teams. This included newly created EIP keyworker roles whereby keyworkers assumed responsibilities regarding assessment, comprehensive individual care planning and coordination of care. METHODS: A mixed methods design utilising the UK Medical Research Council's process evaluation framework. Purposive sampling techniques were utilised. Descriptive analyses and logistic regression were performed to examine how increased keyworker engagement influenced the use of other psychosocial interventions within the EIP demonstration sites. Thematic analyses was used for qualitative data. RESULTS: There was a strong positive relationship between keyworker contacts and psychosocial interventions offered. Specifically, the odds of achieving at least monthly engagement with cognitive behavioural therapy for psychosis (CBTp; (5.76 (2.43-13.64), p < 0.001), and behavioural family therapy (BFT; (5.52(1.63-18.69, p < 0.006)) increased by fivefold with each additional monthly keyworker contact. For individual placement support (IPS) each additional monthly keyworker contact was associated with a three-fold increase in the odds of achieving monthly attendance with IPS (3.73 (1.64-8.48), p < 0.002). Qualitative results found that the EIP keyworker role as viewed by both service users and staff as a valuable nodal point, with a particular emphasis on care coordination and effective communication. CONCLUSIONS: This study advances the understanding of keyworker effects through qualitative evidence of keyworkers functioning as a "linchpin" to the service, while the positive response association between keyworker contacts and engagement with other services provides quantitative support for keyworkers reducing the organisational or structural barriers to service access. Given the importance of these positions, health systems should ensure that EIP programmes identify qualified and experienced staff to fill these roles, as well as allocate the appropriate funding and protected time to support keyworker engagement and impact.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
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