Early Intervention in Psychosis and Management of First Episode Psychosis in Low- and Lower-Middle-Income Countries: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND HYPOTHESIS: People with first-episode psychosis (FEP) in low- and lower-middle-income countries (LMIC) experience delays in receiving treatment, resulting in poorer outcomes and higher mortality. There is robust evidence for effective and cost-effective early intervention in psychosis (EIP) services for FEP, but the evidence for EIP in LMIC has not been reviewed. We aim to review the evidence on early intervention for the management of FEP in LMIC. STUDY DESIGN: We searched 4 electronic databases (Medline, Embase, PsycINFO, and CINAHL) to identify studies describing EIP services and interventions to treat FEP in LMIC published from 1980 onward. The bibliography of relevant articles was hand-searched. Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines were followed. STUDY RESULTS: The search strategy produced 5074 records; we included 18 studies with 2294 participants from 6 LMIC countries. Thirteen studies (1553 participants) described different approaches for EIP. Pharmacological intervention studies (n = 4; 433 participants) found a high prevalence of metabolic syndrome among FEP receiving antipsychotics (P ≤ .005). One study found a better quality of life in patients using injectables compared to oral antipsychotics (P = .023). Among the non-pharmacological interventions (n = 3; 308 participants), SMS reminders improved treatment engagement (OR = 1.80, CI = 1.02-3.19). The methodological quality of studies evidence was relatively low. CONCLUSIONS: The limited evidence showed that EIP can be provided in LMIC with adaptations for cultural factors and limited resources. Adaptations included collaboration with traditional healers, involving nonspecialist healthcare professionals, using mobile technology, considering the optimum use of long-acting antipsychotics, and monitoring antipsychotic side effects.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».