The clinical and psychosocial journey of young people engaging with early intervention psychosis services: qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early Intervention Psychosis Services (EIPS) provide multimodal interventions for young people who are at risk of, or have experienced, a first episode of psychosis. Although recent studies have begun to examine this critical period in a young person's personal recovery in more depth, little is known about how young people experience EIPS in general, and its influences on their clinical and psychosocial recovery in particular. AIMS: This study aimed to explore young people's experience of EIPS, specifically the factors that have affected their (a) clinical and (b) psychosocial recovery. METHOD: This study purposively sampled 27 young people from a range of backgrounds at 6 community-based EIPS in Australia. Audio-recorded, semi-structured interviews were conducted and reflexive thematic analysis was used to analyse this data-set. RESULTS: Four themes of how EIPS enabled recovery were identified. The first three - a safe space, unconditional support and active involvement - were foundational to a fourth theme of gradual self-management. In earlier-stage self-management, participants relied on practical supports to make connections and find education and employment opportunities. By later-stage self-management, they had developed the tools to do these things for themselves. Participants' movement between earlier- and later-stage self-management was connected to their overall EIPS engagement and, for some, to their engagement with peer support. CONCLUSIONS: Providing a safe space, unconditional support and active involvement for clients and their families created the foundational conditions for improved clinical and psychosocial recovery. Peer support programmes, increasing engagement when situational changes such as employment occur and the provision of culturally sensitive care appeared valuable to this process.
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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 | 0,006 | 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 | 0,001 |
| 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 ».