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Enregistrement W4401920568 · doi:10.1192/j.eurpsy.2024.795

Reducing treatment delays of first episode psychosis through policy in Canada: a mixed methods analysis of service provider perspectives

2024· article· en· W4401920568 sur OpenAlexaffabout
F. Poukhovski-Sheremetyev, Yvonne Pelling, James M. Denny, Amal Abdel‐Baki, Shankar S. Iyer, Valérie Noel

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensUniversité de MontréalCape Breton UniversityMcGill UniversityDouglas College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosisService providerService (business)PsychiatryPsychologyBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Young people with a first episode of psychosis can achieve full remission with prompt treatment. Throughout Canada, early psychosis intervention programs are implementing policies to ensure timely delivery of services. One of Canada’s first early intervention services, the Prevention and Early Intervention for Psychosis program, set the guideline that all youth referred should receive an appointment within 72 hours. The availability of early intervention programs has increased significantly but the standards these programs have adopted to ensure timely delivery of services remains unknown. Objectives This project aims to identify the policies and practices in early intervention programs that ensure timely delivery of services. Secondly, the project aims to understand the level of awareness of the 72-hour recommendation and the level of adoption of this recommendation. Thirdly, the project aims to identify the factors that facilitate and hinder a program’s ability to reach and maintain their benchmarks for timely delivery of services. Methods Participants included 17 service delivery providers from four early intervention programs located in socio-culturally distinct regions in Canada. Participants completed a survey about their program’s service delivery policies and practices. We led individual semi-structured interviews with seven service providers to identify the barriers and facilitators to delivering timely care. We conducted frequency analyses of the survey data and thematic analysis of the interviews to identify emerging themes. Results Forty-one percent of survey respondents indicated that their program implemented formal policies to minimize the delay to the first appointment, with benchmarks ranging from 72 hours to 12 weeks. The majority of program managers interviewed were aware of the 72-hour benchmark, voiced satisfaction with standards, and felt that establishing standards was helpful to delivering quality services. Average time between referral and first appointment ranged from 10 days to 12 weeks; however, more than half of survey respondents were unaware of the average delay in their program. Notable barriers to implementation included patient non-responsiveness, insufficient staffing, and missing patient contact information from referrals. The service providers reported engaged staff, flexible schedules, and team-based care as facilitators to meeting service delivery benchmarks. Conclusions Benchmarks such as the 72-hour recommendation are an excellent step in improving timeliness of delivery of early intervention services. Common barriers to meeting benchmarks, such as patient adherence and staff resources may be difficult to overcome; however, implementing standardized referral forms and processes, increasing staff engagement, providing flexible schedules, and encouraging team-based care could improve timely delivery of services. Disclosure of Interest None Declared

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,012
Études des sciences et des technologies0,0110,003
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,361 · 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'étudeQualitatif
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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