Impact de l’ajout d’une équipe de proximité intensive pour jeunes itinérants souffrant de psychose et de toxicomanie à une clinique d’intervention précoce pour la psychose
Bibliographic record
Abstract
Au Canada, chaque nuit, en moyenne 6000 jeunes sont sans-abri. Ceux souffrant de psychose et de toxicomanie sont particulièrement à risque d’itinérance. La littérature suggère qu’il y a nécessité de soins adaptés pour cette population. Une équipe d’intervention intensive de proximité ÉQIIP SOL (ES) fut créée au CHUM en 2012 afin de mieux offrir une approche adaptée la clientèle des jeunes itinérants souffrants d’un premier épisode psychotique et de toxicomanie (JIPEPT). Objectif : Étudier l’impact de l’ajout de l’ES aux services de la Clinique spécialisée d’intervention précoce pour la psychose (CIP) sur l’évolution symptomatique et fonctionnelle et l’utilisation de services des JIPEPT. Méthode : Étude de suivi longitudinale comparant l’évolution des JIPEPT suivis par l’ES en ajout à une CIP depuis 2012 à ceux suivis dans une CIP (2005-2011). La stabilité à l’hébergement (issue primaire), l’autonomie en hébergement, l’évolution fonctionnelle (SOFAS) et clinique globale (GAF, CGI), la sévérité de la toxicomanie (AUS, DUS), et l’utilisation de services (consultations à l’urgence et hospitalisations) ont été collectées de manière prospective durant 24 mois. Résultats : Le suivi de l’ES+CIP est associé à un taux plus élevé de JIPEPT en hébergement stable que le traitement régulier CIP seul (RR=2,38, p=0,017). L’évolution fonctionnelle, clinique et de la toxicomanie des 2 groupes sont similaires. Conclusion : L’ajout de l’ES à une CIP semble permettre d'augmenter le taux de stabilité en hébergement chez les JIPEPT. Toutefois, les facteurs de mauvais pronostic prémorbides et l’intensité déjà élevée du traitement comparateur (CIP) expliquent possiblement que l’ES n’ait pas d’impact supplémentaire sur l’évolution du fonctionnement et de la toxicomanie à court terme.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".