“I felt like that was a safe place to go”: a qualitative study of help-seeking experiences for early psychosis in primary care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Contacts with primary care for early psychosis are common, and there is a need for further insight into help-seeking patterns. AIMS: We sought to describe the help-seeking experiences in primary care for people with early psychosis and their caregivers. METHODS: Using a qualitative descriptive approach, we recruited 22 clients with first-episode psychosis and 13 caregivers from seven specialized clinics to participate in a semi-structured interview. Interviews were audio recorded, transcribed, and coded thematically using conventional content analysis. RESULTS: Help-seeking experiences in primary care were varied. We identified themes describing client- and caregiver-level challenges and supports: impaired mental state, help-seeking decisions and support, and conflicting cultural beliefs and values (between clients and physicians). We also identified physician-level challenges and supports: physician knowledge (perceived as adequate or inadequate), follow-up (close or lack thereof), and supportive relationship with the client and/or caregiver. Finally, we identified health system-level themes: appointment availability and virtual care (described as insufficient). CONCLUSIONS: Interventions to increase help-seeking for early psychosis more broadly may facilitate earlier primary care help-seeking. Primary care physician education, closer follow-up of young people with mental health issues, timely access, and in-person care could improve pathways to care in early psychosis.
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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 | 0,017 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».