Fidelity, Implementation Determinants, and Patient-Level Outcomes Following Initial Implementation of NAVIGATE in the Early Psychosis Intervention—Spreading Evidence-Based Treatment (EPI-SET) Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND HYPOTHESIS: While early psychosis intervention (EPI) services are effective, care delivery is often inconsistent, particularly in recovery-oriented care. We hypothesized that facilitated implementation of NAVIGATE, an evidence-based, standardized model of coordinated specialty care, would increase fidelity to EPI standards and improve patient functioning in real-world settings. STUDY DESIGN: The Early Psychosis Intervention-Spreading Evidence-based Treatment (EPI-SET) study was a non-randomized effectiveness-implementation hybrid type III trial in 6 Ontario EPI programs. We used the First Episode Psychosis Services-Fidelity Scale-Revised (FEPS-FS-R) to measure fidelity to EPI standards at baseline (T0) and 12 months (T1). Scores ranged from 1 to 5, indicating poor (<3.5), fair (3.5-4), and good (≥4.0) adherence. The Heinrichs-Carpenter Quality of Life Scale (QLS) was used to determine change in functioning from baseline to 12 months (which roughly coincided with the T1 fidelity assessment). Implementation determinants were assessed using the Consolidated Framework of Implementation Research. STUDY RESULTS: FEPS-FS-R scores indicated good adherence for 19/29 items at T0 and 17/29 items at T1. Compared to T0, at T1, more psychosocial treatment items and fewer access and continuity items achieved fair or better adherence. Among the 100 participants who completed a baseline assessment, QLS total scores improved significantly (estimated change = 13.6, 95% CI: 9.6-17.7, P < .001) from T0 to T1. Implementation experiences varied across sites, with 4 of 6 organizations reporting overall positive experiences. CONCLUSIONS: Implementation of NAVIGATE was associated with improved fidelity to psychosocial components of care, with concomitant improvements in patient functioning. These findings can inform widespread implementation of NAVIGATE.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».