Duration of untreated psychosis: impact on 2‐year outcome
Notice bibliographique
Résumé
Evidence demonstrating the predictive value of a long duration of untreated psychosis (DUP) remains equivocal. We assessed the impact of DUP on outcome over a 2‐year period in 203 first episode patients in an early psychosis programme. Symptoms (PANSS) were assessed every 3 months and functional outcome (QOL), neurocognitive functioning and relapse rates were assessed annually. Median DUP was 26 weeks, mean DUP was 80 weeks, mean log10 DUP was 23 weeks. Long DUP was significantly associated with positive symptoms (P < 0.001), and quality of life (P < 0.01) in the first year. Since there are no strong a priori grounds for a ‘cutoff’ level for long DUP, we compared those who were in remission (i.e. no positive symptom score greater than 3 on the PANSS) with those who had failed to achieve remission by 6 months. Results were that those who had failed to achieve remission of positive symptoms after 6 months of a comprehensive treatment approach had a significantly longer DUP (P < 0.001). Thus, in this sample of first episode subjects receiving optimal treatment DUP was associated with a poorer recovery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».