Factors shaping the decision-making process to continue or discontinue antipsychotics: exploratory qualitative study of 12 individuals in remission from first-episode psychosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The decision-making process regarding antipsychotic continuation or discontinuation following remission from first-episode psychosis (FEP) remains complex and underresearched. While discontinuation increases the risk of relapse, concerns over long-term side-effects such as metabolic disturbances and extrapyramidal symptoms also exist. Current guidelines recommend maintaining antipsychotics for 1-5 years, emphasising shared decision-making (SDM) between clinicians and patients. AIMS: This study aimed to explore the decision-making process and describe the factors influencing the decision to discontinue or continue antipsychotic treatment following remission from FEP, from the patients' perspective. METHOD: A descriptive qualitative study was conducted with 12 individuals in remission from FEP who received care at early intervention services in Quebec, Canada. Data were collected through online semi-structured interviews and analysed thematically to identify key factors influencing treatment decisions. RESULTS: The decision-making process was activated by treatment reflection triggers and shaped by various perceptions (of illness, treatment and stigma) and relationships (with friends, family and the clinical team), ultimately leading to decisions to either discontinue, continue (at standard or reduced dose) or remain ambivalent. This dynamic process was guided by participants' motivators, such as well-being and societal contribution. Most participants felt that discontinuation discussions were not initiated by the clinical team. CONCLUSIONS: The decision-making process is driven by motivators that were found to be linked to the concept of personal recovery. This study highlights the need for proactive, personalised discussions between clinicians and patients. Future research should focus on decision aids tailored to the FEP population to support SDM and improve treatment outcomes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».