L’évolution de l’implantation de programmes spécialisés en intervention précoce pour premiers épisodes psychotiques au Québec : l’impact de politiques de santé et d’investissements gouvernementaux
Bibliographic record
Abstract
Introduction : les programmes d’intervention précoce en premiers épisodes psychotiques (PIPÉP) constituent un modèle qui améliore l’évolution des individus souffrant de psychose débutante. Au Québec, après 30 ans de développement mené par les cliniciens, le ministère de la Santé et des Services sociaux a annoncé des mesures structurantes pour soutenir l’implantation de PIPÉP à travers la province en 2017. \nObjectifs : \n1) Décrire le degré d’implantation des PIPÉP au Québec et leur profil d’adhésion aux composantes essentielles du modèle en 2020. \n2) Décrire les différences entre les PIPÉP implantés avant et après 2017. \nMéthode : étude descriptive longitudinale de l’évolution des PIPÉP au Québec menée par sondage électronique en 2016 et en 2020. \nRésultats : \n-\tEn 2020, 28 des 33 PIPÉP existants ont répondu au sondage, dont 11 implantés après 2017. \n-\tEn 2016, 17 des 18 PIPÉP existants ont répondu. \nDes critères d’admission inclusifs, des cibles de délais maximaux et processus directs de référence favorisent l’accessibilité aux PIPÉP. Des interventions biopsychosociales variées démontrées efficaces (p. ex. : interventions familiales) sont offertes par des équipes interdisciplinaires. Le respect des ratios de patients: case manager, la collecte de données clinico-administratives et l’emploi d’outils de mesures cliniques standardisés demeurent des défis. Des différences ont été relevées entre les programmes fondés avant et après 2017, notamment en regard de la diversité d’interventions psychosociales offertes et de l’adhésion aux standards d’accessibilité. \nConclusion : l’implantation rapide de PIPÉP fidèles au modèle est possible en présence de soutien gouvernemental et de la détermination des professionnels qui y œuvrent. Les PIPÉP québécois offrent des services de qualité, mais des lacunes existent en regard des composantes organisationnelles.
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 | 0.004 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".