A systematic review of longitudinal outcome studies of first-episode psychosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Existing outcome literature has had an over-representation of chronic patients and suggested a progressive course and poor outcome for schizophrenia. The current study aimed to recombine data of samples from longitudinal studies of first-episode psychosis (FEP) to describe outcome and its predictors. METHOD: A literature search (1966-2003) was conducted for prospective studies examining outcome in first-episode non-affective psychosis using the following key words: early, first, incident, episode, admission, contact, psychosis, schizophrenia, psychotic disorders, course, outcome, follow-up, longitudinal, cohort. These were pooled and analyzed using descriptive and regression analyses. RESULTS: Thirty-seven studies met the inclusion criteria, representing 4100 patients with a mean follow-up of 35.1+/-6.0 months. Studies varied in the categories of outcome used, the most common being 'good' (54% of studies) and 'poor' (34% of studies), variably defined. In studies reporting these categories, good outcomes were reported in 42.2% (3.5%) and poor outcomes in 27.1% (2.8%) of cases. Predictors associated with better outcome domains were: combination of pharmacotherapy and psychosocial therapy, lack of epidemiologic representativeness of the sample, and a developing country of origin. Use of typical neuroleptics was associated with worse outcome. Stratification analyses suggested that populations with schizophrenia only, and those with prospective design, were associated with worse outcome domains. CONCLUSIONS: Outcome from FEP may be more favorable than previously reported, and treatment and methodological variables may be important contributors to outcome. Significant heterogeneity in definitions and methodology limited the comparison and pooling of data. A multi-dimensional, globally used definition of outcome is required for future research.
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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 | 0,017 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».