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Enregistrement W4413505979 · doi:10.1093/schbul/sbaf119

Fidelity, Implementation Determinants, and Patient-Level Outcomes Following Initial Implementation of NAVIGATE in the Early Psychosis Intervention—Spreading Evidence-Based Treatment (EPI-SET) Study

2025· article· en· W4413505979 sur OpenAlexafffundabout
Melanie Barwick, Janet Durbin, George Foussias, Emily Panzarella, Sandy Brooks, Elaine Stasiulis, Raluca Dubrowski, Paul Kurdyak, Sanjeev Sockalingam, Donald Addington, Augustina Ampofo, Kelly K. Anderson, Sarah Bromley, M. D. Choi, Simone Dahrouge, Lillian Duda, Alexia Jaouich, Christopher J. Koegl, Dielle Miranda, Claire de Oliveira, Alexia Polillo, Valerie Primeau, John W. Riley, Danilo De Rossi, Eva Serhal, Jill Shakespeare, Sophie Soklaridis, Diana Urajnik, Nicole Kozloff, Aristotle N. Voineskos

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensLaurentian UniversityEast Wellington Family Health TeamInnovation Initiatives Ontario NorthCanadian Mental Health AssociationBruyèreGRi Simulations (Canada)University of TorontoWestern UniversityHotchkiss Brain InstituteCanada Research ChairsThunder Bay Regional Health Sciences CentreUniversity of CalgaryCentre for Addiction and Mental HealthOntario Tech UniversitySickKids FoundationMental Health Research CanadaOntario Centre of Excellence for Child and Youth Mental HealthUniversity Health NetworkNOSM UniversityPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesStrategy for Patient-Oriented ResearchCentre for Addiction and Mental Health Foundation
Mots-clésFidelityPsychosocialIntervention (counseling)Randomized controlled trialGlobal Assessment of FunctioningPsychologySet (abstract data type)Clinical psychologyScale (ratio)Baseline (sea)Quality of life (healthcare)PsychosisMedicinePsychiatrySchizophrenia (object-oriented programming)PsychotherapistComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,212
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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