The collaborative management of antipsychotic medication and its obstacles: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
© 2020 Elsevier Ltd Antipsychotic medication is the primary treatment for psychotic conditions such as schizophrenia and schizoaffective disorders; nevertheless, its administration is not free from conflicts. Despite taking their medication regularly, 25–50% of patients report no benefits or perceive this type of treatment as an imposition. Following in the footsteps of a previous initiative in Quebec (Canada), the Gestion Autonome de la Médication en Santé Mentale (GAM), this article ethnographically analyses the main obstacles to the collaborative management of antipsychotics in Catalonia (Spain) as a previous step for the implementation of this initiative in the Catalan mental healthcare network. We conducted in-depth interviews with patients (38), family caregivers (18) and mental health professionals (19), as well as ten focus groups, in two public mental health services, and patients' and caregivers' associations. Data were collected between February and December 2018. We detected three main obstacles to collaboration among participants. First, different understanding of the patient's distress, either as deriving from the symptoms of the disorder (professionals) or the adverse effects of the medication (patients). Second, differences in the definition of (un)awareness of the disorder. Whereas professionals associated disorder awareness with treatment compliance, caregivers understood it as synonymous with self-care, and among patients “awareness of suffering” emerged as a comprehensive category of a set of discomforts (i.e., symptoms, adverse effects of medication, previous admissions, stigma). Third, discordant expectations regarding clinical communication that can be condensed in the differences in meaning between the Spanish words “trato” and “tratamiento”, whe
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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 | 0,021 | 0,023 |
| 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 | 0,018 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».