Signs and symptoms in the pre-psychotic phase: description and implications for diagnostic trajectories
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies have examined the underlying factor structure of signs and symptoms occurring before the first psychotic episode. Our objective was to determine whether factors derived from early signs and symptoms are differentially associated with non-affective versus affective psychosis. METHOD: A principal components factor analysis was performed on early signs and symptoms reported by 128 individuals with first-episode psychosis. Factor scores were examined for their associations with duration of untreated illness, drug abuse prior to onset of psychosis, and diagnosis (schizophrenia versus affective psychosis). RESULTS: Of the 27 early signs and symptoms reported by patients, depression and anxiety were the most frequent. Five factors were identified based on these early signs and symptoms: depression, disorganization/mania, positive symptoms, negative symptoms and social withdrawal. Longer duration of untreated illness was associated with higher levels of depression and social withdrawal. Individuals with a history of drug abuse prior to the onset of psychosis scored higher on pre-psychotic depression and negative symptoms. The two mood-related factors, depression and disorganization/mania, distinguished the eventual first-episode diagnosis of affective psychosis from schizophrenia. Individuals with affective psychosis were also more likely to have a 'mood-related' sign and symptom as their first psychiatric change than individuals later diagnosed with schizophrenia. CONCLUSIONS: Factors derived from early signs and symptoms reported by a full diagnostic spectrum sample of psychosis can have implications for future diagnostic trajectories. The findings are a step forward in the process of understanding and characterizing clinically important phenomena to be observed prior to the onset of psychosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».