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Record W4285552876 · doi:10.7202/1088190ar

Intervention précoce pour les premiers épisodes psychotiques d’hier à demain : comment relever les défis liés à son déploiement pour en maximiser les bénéfices ?

2021· article· fr· W4285552876 on OpenAlexaffvenue
Ashok Malla, Marc‐André Roy, Amal Abdel‐Baki, Philippe Conus, Patrick D. McGorry

Bibliographic record

VenueSanté mentale au Québec · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicSchizophrenia research and treatment
Canadian institutionsUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecMcGill University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophyGynecologyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objectifs L’émergence de l’intervention précoce pour les premiers épisodes psychotiques (PEP), dans les années 90, représente une avancée majeure en santé mentale. On a démontré qu’en offrant des interventions intensives adaptées aux besoins spécifiques des jeunes dès le début du PEP, il devenait possible de durablement améliorer leur évolution ultérieure. Ce modèle d’intervention précoce pour la psychose (IPP) s’accompagne d’une révision en profondeur des conceptions des troubles psychotiques et d’un changement majeur de philosophie de soins. L’objectif du présent article est d’offrir une perspective historique du développement de l’IPP, d’aborder les défis liés à son implantation et d’offrir des pistes de solutions.Méthodes Consensus d’experts identifiant les défis les plus saillants dans l’implantation de l’IPP et proposant des solutions les plus applicables possible, selon leur appréciation de la littérature pour y remédier.Résultats Pour optimiser l’implantation et l’efficience des PPEP, 7 pistes ont été identifiées : 1) Mieux cibler les populations plus difficiles à rejoindre et systématiser l’intégration à un PPEP de tous les patients consultant pour un PEP ; 2) La réduction de la durée de la psychose non traitée doit être un objectif majeur des PPEP, nécessitant notamment des efforts de détection précoce par la sensibilisation du public, la formation des professionnels de 1re ligne et l’amélioration des processus et délais d’accès au traitement ; 3) Les mesures visant à maintenir l’engagement des patients au suivi doivent être appliquées systématiquement ; 4) La participation des familles devra être soutenue plus activement par les équipes tout au long du suivi, notamment par la mise en place de stratégies pour favoriser son acceptation par les patients ; 5) Des recherches futures permettront de mieux comprendre comment moduler la durée et l’intensité du suivi PPEP en fonction des profils des patients, afin notamment de maintenir à plus long terme les résultats atteints durant le PPEP ; 6) Les modalités de prise en charge des états mentaux à risque demeurent à clarifier, tant en termes des approches à leur offrir que de la structure de soins qui serait la plus appropriée pour les accueillir ; 7) Il faut poursuivre l’implantation des PPEP, notamment au sein de la francophonie, qui en est à des stades très différents d’un pays à l’autre et à l’intérieur même de chaque pays.Conclusion Les PPEP améliorent le devenir des jeunes aux prises avec un PEP tant sur le plan du rétablissement, de la mortalité que du suicide. Les solutions suggérées aux défis survenant dans le processus de leur déploiement à grande échelle doivent être opérationnalisées afin que ces soins soient accessibles au plus grand nombre en temps opportun, pour maximiser leur impact au niveau populationnel.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.007
Threshold uncertainty score0.038

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.017
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.343
Teacher spread0.316 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations6
Published2021
Admission routes2
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