A systematic review of longitudinal outcome studies of first-episode psychosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle