Early intervention model for treating mood and anxiety disorders: A realist mixed-methods hypothesis test of emerging adult recovery through the mechanism of agency
Notice bibliographique
Résumé
Early intervention treatment programs for mood and anxiety disorders are desperately needed since incidence of these is increasing. Evaluating such programs can identify which model components are helpful in providing improved outcomes. Realist evaluations discuss context-mechanism-outcome configurations to identify which interventions help whom, how, and under what circumstances. This study presents a realist configuration to evaluate an early intervention mood and anxiety program. The intervention involves personalized treatment in a shared decision-making model. The context of the model and the intervention, which uses a personalized, holistic, patient-centered approach that supports and facilitates agency enhancement within patients is described. The hypothesized mechanism of recovery is improved individual agency of the patient. Mixed methods were used to assess the proposed configuration. Illness severity measures were compared before engagement and 1-2 years after treatment onset. Results show improved functioning as well as improved symptoms, better quality of life and satisfaction with care. Individuals experienced significant functional improvement, with a large effect size. Symptoms and quality of life also improved significantly with large effect sizes. Reported satisfaction was high. Improvement in functioning was correlated with improvement in coping style but not age, number of visits, duration between timepoints or total number of traumatic exposures. Qualitative data also addressed the hypothesized mechanism of recovery. Youth identified their own engagement in care as an essential source of recovery and attributed improved agency as integral to overcoming life disruptions caused by mental illness. This realist evaluation is preliminary or pilot, and future work is needed to assess the hypothesized configuration more comprehensively and in different populations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».