The Impact of Policy Changes, Dedicated Funding and Implementation Support on Early Intervention Programs for Psychosis
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionEarly intervention services for psychosis (EIS) are associated with improved clinical and economic outcomes. In Quebec, clinicians led the development of EIS from the late 1980s until 2017 when the provincial government announced EIS-specific funding, implementation support and provincial standards. This provides an interesting context to understand the impacts of policy commitments on EIS. Our primary objective was to describe the implementation of EIS three years after this increased political involvement.MethodsThis cross-sectional descriptive study was conducted in 2020 through a 161-question online survey, modeled after our team's earlier surveys, on the following themes: program characteristics, accessibility, program operations, clinical services, training/supervision, and quality assurance. Descriptive statistics were performed. When relevant, we compared data on programs founded before and after 2017.ResultsTwenty-eight of 33 existing EIS completed the survey. Between 2016 and 2020, the proportion of Quebec's population having access to EIS rose from 46% to 88%; >1,300 yearly admissions were reported by surveyed EIS, surpassing governments’ epidemiological estimates. Most programs set accessibility targets; adopted inclusive intake criteria and an open referral policy; engaged in education of referral sources. A wide range of biopsychosocial interventions and assertive outreach were offered by interdisciplinary teams. Administrative/organisational components were less widely implemented, such as clinical/administrative data collection, respecting recommended patient-to-case manager ratios and quality assurance.ConclusionIncreased governmental implementation support including dedicated funding led to widespread implementation of good-quality, accessible EIS. Though some differences were found between programs founded before and after 2017, there was no overall discernible impact of year of implementation. Persisting challenges to collecting data may impede monitoring, data-informed decision-making, and quality improvement. Maintaining fidelity and meeting provincial standards may prove challenging as programs mature and adapt to their catchment area's specificities and as caseloads increase. Governmental incidence estimates may need recalculation considering recent epidemiological data.
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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 | 0,010 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».