Adaptation of the First Episode Psychosis Services -- Fidelity Scale for use in New and Small Programs
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Fidelity assessments can support healthcare services to deliver care consistent with best practices. However, early psychosis (EP) fidelity assessment tools typically require a volume of service data that is often unavailable to small or new programs. In this study, we pilot a formative fidelity assessment approach to address these challenges. Methods: A formative assessment approach to using the First Episode Psychosis Services – Fidelity Scale (FEPS-FS) was developed to enable the assessment of small and new EP programs. Over 48 months, EPI-CAL EP learning health care network programs completed standard FEPS-FS fidelity assessments, formative assessments for new programs, or formative assessments for small programs, depending upon program eligibility. Results: Of 27 remote fidelity assessments completed with EP programs across California, nine (33.3%) had insufficient service data to complete a standard FEPS-FS assessment. Utilizing the proposed formative assessment approach, one program met the criteria for a new program assessment, and seven a small program assessment. In the new program assessment approach, 34 of 36 items could be assessed. In the small program assessments, a median of 19 items was scored, with a mean FEPS-FS score range from 3.45 to 4.12. Conclusion: These findings suggest that a formative approach to fidelity assessment can generate a meaningful amount of data, capture known variability between programs, and potentially identify areas for service improvement to enhance quality for small and new programs. However, critical data regarding the delivery of pharmacological and psychosocial care were not captured, highlighting the limitations of the approach.
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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 | 0,011 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».