Understanding the current state of play of early intervention for bipolar disorder: Qualitative analysis of consultations with international stakeholders
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite the burden associated with bipolar disorder (BD), research into early diagnosis and treatment of BD lags approximately 20 years behind the field of early intervention for psychosis. This study evolved through a partnership between Orygen (Melbourne, Australia) and the Daymark Foundation (Toronto, Canada). The primary focus was to answer the question: “How might we advance an early intervention approach for people at-risk of or with BD?”. Methods: Semi-structured interviews were conducted with international experts and other stakeholders in early intervention and BD, to identify challenges and barriers in early intervention approaches to BD. Results: Twenty-eight experts participated. Nine themes emerged as challenges: (i) limited recognition and understanding of BD across stakeholders; (ii) lack of definitions; (iii) poor resourcing and lack of prioritisation in funding models; (iv), absence of validated tools for diagnosis, monitoring treatment response and/or disorder progression; (v) absence of ‘big data’; (vi) scarcity of evidence-based treatments and clinical guidelines for the early stages of the disorder; (vii) obscurity around optimal service models; (viii) the need for better support and involvement of families and significant others; and (ix) the need for collaboration (across disciplines, stakeholders, and settings) to progress the field.Limitations: Of those approached, 54.9% participated in the study. Given the qualitative nature of the study, recruiting more experts to the study would not necessarily change the outcomes as data saturation was achieved. Conclusions: This work lays the foundations for developing a collaborative research framework to progress early intervention for young people with BD.
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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 | 0,035 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».