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Enregistrement W7055725737

Détection et intervention précoce pour la psychose : pourquoi et comment ? [Early Detection and Intervention for Psychosis: Why and How?]

2021· article· en· W7055725737 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueIRIS · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)PsychosisOptimismService delivery frameworkSchizophrenia (object-oriented programming)Scale (ratio)Mental health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives This article aims to synthesize the critical stages in the development of early detection and intervention services (EIS) for psychosis over the past 30 years, and to review key literature on the essential components and effectiveness of these programs. Method We conducted a narrative review of the literature on the international development of EIS leading to its endorsement as a service delivery model for young people with first-episode psychosis (FEP). We also reviewed various international and Canadian guidelines to identify consensus about the essential components of EIS for psychosis and their effectiveness. Challenges to the implementation of these different essential components are presented, along with practical solutions to addressing them. A particular emphasis is placed on implementing EIS in the Quebec context. Results Based on a model developed in the early 1990s, EIS for psychosis have now been disseminated worldwide and are deployed on a large scale in some regions, such as the United Kingdom and Quebec. The model's gradual expansion has been facilitated by efforts to identify its main objectives and the components essential to achieve them, and by several studies demonstrating its effectiveness. Along with an important philosophical shift to optimism and hope, EIS have typically focused on the twin aims of reducing treatment delay (or the duration of untreated psychosis) and enhancing engagement in specialized, phase-specific, developmentally appropriate treatment. A meta-analysis (published in 2018) demonstrated the superiority of EIS for psychosis compared to standard treatment on several outcomes including hospitalizations, relapse of symptoms, treatment discontinuation, and vocational and social functioning. Based on these studies and expert consensus, many jurisdictions around the world have developed guidelines to ensure compliance with essential components that are associated with the effectiveness of EIS, while accounting for their contextual realities. The components that have been prioritized include outreach to enable early identification and referral; rapid access to care and youth-friendly services; a range of biopsychosocial interventions (pharmacotherapy, cognitive behavioral therapy, psychoeducation, family interventions, integrated substance use interventions, employment and educational support); a shared-decision making approach; and the intensive case management approach adapted to FEP, which are all delivered by an interdisciplinary team. There is also increasing acknowledgement of the value of continuous evaluation that informs treatment decision-making and quality improvement. Conclusion EIS for psychosis have developed gradually and research has demonstrated its effectiveness. Disseminating the model in ways that ensure fidelity to its core values and the implementation of its essential components is needed to ensure effectiveness; and instill hope for recovery and improve the quality of lives of young people with psychosis and their families.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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