Implementation of Early Intervention in Psychosis Initiatives in Latin America and the Caribbean: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Psychosis is a serious mental illness, with onset in adolescence and young adulthood. Few early intervention in psychosis (EIP) programs exist in the Global South, where most of the world’s youth live. Addressing this gap requires understanding implementation contexts, pathways and challenges. This study examines EIP initiatives in Latin America and the Caribbean (LAC) and explores implementers’ perspectives on scaling them. A single-case study design was employed. Guided by the Exploration, Preparation, Implementation, and Sustainment (EPIS) framework, we conducted semi-structured interviews with EIP implementers across LAC and gathered policy documents. Data was coded and analyzed using thematic analysis. Twenty-five participants from 10 countries described 26 initiatives, including clinical and research programs, guidelines, and a technical standard. Themes were mapped onto the EPIS framework. In Exploration, participants highlighted key motivators, the influence of collaborations with foreign researchers, contextual adversity (e.g., poverty, stigma), and the role of Indigenous cosmologies and religious traditions in shaping care pathways. In Preparation, they emphasized difficulties in culturally adapting models from high-income countries (HICs), limited staff awareness, and resource shortages. In Implementation, participants described how initiatives operated in local contexts (e.g., research programs offering care to address unmet needs), how they were generally well received by patients and staff, and the shortage of psychosocial interventions. In sustainment, few initiatives persisted; participants pointed to dependence on international funding, limited policy support, capacity, and awareness. While EIP was valued, national dissemination of HIC-based programs was considered unfeasible. EIP development in LAC has occurred amid structural and resource limitations affecting many LMICs. Implementers’ proposals: task-shifting; simplified care packages; leveraging extant services; and enhancing early psychosis literacy— represent feasible strategies to support EIP across LAC. Recommendations for future research, including the involvement of service users and their families and the adaptation of implementation frameworks to context, are shared.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».