Substance use in clinical high risk for psychosis: a review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
AIM: In the literature, there is evidence suggesting an association between substance use and psychosis. However, little is known about substance use in those who may be in the pre-psychotic phase, that is, those who are putatively prodromal are considered to be at clinical high risk (CHR) of developing psychosis. METHODS: We conducted a review of publications measuring patterns and rates of substance use in CHR for psychosis individuals and the effects on the transition to psychosis. RESULTS: Of 5527 potentially relevant research papers, 10 met inclusion criteria of CHR subjects and specifically mentioned substance use in the sample. The results of these studies varied. Cannabis, alcohol and tobacco/nicotine were reported as the most commonly used substances. There was limited information on the changes in patterns of use over time. Two out of the ten studies found a significant association between the use of substances and subsequent transition to psychosis. In one of these studies, substance abuse was a predictor of psychosis when included as a variable in a prediction algorithm. In the other study, the abuse of cannabis and nicotine was associated with transition to psychosis. CONCLUSIONS: We found limited evidence to suggest that increased rates of substance use may be associated with transition to psychosis. However, further prospective research examining the association between substance use and transition to psychosis is required before any firm conclusions can be made.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».