MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7162123794 · doi:10.82308/4564

Barriers to carer participation from Black communities in first episode psychosis family psychoeducation programming: A qualitative exploratory study

2023· dissertation· en· W7162123794 on OpenAlexaboutno aff
Michaela Field

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldPsychology
TopicFamily Caregiving in Mental Illness
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPsychoeducationExploratory researchContext (archaeology)Multicenter study

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte : Le premier épisode psychotique (PEP) est une maladie psychiatrique qui apparaît leplus souvent à la fin de l'adolescence et au début de l'âge adulte. La psychoéducation familiale est une facette des programmes d'intervention précoce pour les patients souffrant d'un premier épisode psychotique qui soutient l'éducation et la responsabilisation des aidants, c'est-à-dire les membres de la famille, les amis ou les conjoints qui apportent un soutien physique, émotionnel et matériel (par exemple, un soutien financier) aux patients en voie de rétablissement. La psychoéducation familiale est une pratique fondée sur des données probantes qui s'est avérée efficace pour réduire les taux de rechute et de réhospitalisation, diminuer le fardeau de la famille et réduire les symptômes positifs de la psychose. Elle fait donc partie intégrante de l'intervention psychosociale pour le traitement de la psychose. Malgré l'importance de la participation des soignants aux séances de psychoéducation familiale, les observations cliniques effectuées dans deux cliniques de premier plan de la FEP à Montréal (Canada) ont permis de constater la faible participation des soignants aux séminaires de psychoéducation familiale, en particulier ceux issus des minorités visibles. Des observations cliniques récentes (2020-2022) réalisées dans le cadre de ces deux programmes montrent que, bien que 20 à 25 % des patients s'identifient comme noirs, moins de 5 % des soignants qui participent au programme sont noirs. Les populations noires du Canada sont confrontées de manière disproportionnée à de nombreuses inégalités systémiques et structurelles lorsqu'elles accèdent à des traitements pour des problèmes de santé mentale et les reçoivent, ce qui peut avoir un impact sur l'engagement des soignants dans les communautés noires.Objectif : Ce travail de maîtrise cherche à découvrir les barrières qui empêchent l'engagement et la participation des soignants noirs aux séminaires trimestriels de psychoéducation familiale offerts par le Programme du premier épisode psychotique (PPEP) de l'Hôpital général juif et le Programme d'intervention précoce et de prévention des psychoses (PEPP) de l'Institut universitaire en santé mentale Douglas, à Montréal, au Canada.Méthodes : Ce projet qualitatif multi-site a consisté en des entrevues semi-structurées avec des soignants (n=4), de patients atteints de FEP issus de communautés noires qui ont commencé leur traitement entre janvier 2016 et décembre 2021, ainsi qu'avec des gestionnaires de cas du programme (n=10) qui coordonnent et facilitent la programmation de psychoéducation familiale, afin de découvrir les obstacles qui nuisent à l'engagement dans le programme.Résultats : Une analyse thématique a permis de dégager trois groupes principaux d'obstacles : les obstacles logistiques, les obstacles systémiques et les obstacles interpersonnels et communautaires. Parmi ces trois thèmes, la méfiance à l'égard du système de santé en raison d'un traumatisme historique, le déni du diagnostic, l'isolement et la stigmatisation sont quelques-uns des principaux obstacles identifiés pour les soignants noirs. L'utilisation de modalités virtuelles pour les services psychosociaux tels que la psychoéducation familiale est également abordée

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)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.086
Threshold uncertainty score0.171

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.015
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0100.005
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0020.006
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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 head0.100
GPT teacher head0.437
Teacher spread0.337 · 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 designQualitative
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

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same topicFamily Caregiving in Mental IllnessFrench-language works237,207