Clinical diagnoses in young offspring from eastern Québec multigenerational families densely affected by schizophrenia or bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The follow-up since 1989 of a large sample of multigenerational families of eastern Québec that are densely affected by schizophrenia (SZ) or bipolar disorder (BP) has permitted to look at the rates of DSM diagnoses in the young offspring of a SZ parent (HRSZ) and of a BP parent (HRBP) who had an extremely loaded family history. METHOD: The sample (average age of 17.5, SD 4.5) consisted of 54 high-risk offspring (HR) having one parent affected by a DSM-IV SZ or BP. The parents descended from 21 multigenerational families that constitute a quasi-total sample of such kindred in eastern Québec. The HRs were administered a lifetime best estimate DSM-IV diagnosis. RESULTS: We observed that the rates, the diversity of diagnoses, the high comorbidity, the severity and the age of onset of the clinical diagnoses tended to be similar with those already reported in the offspring of affected parents with a low familial loading. Although the sample size was small, HRSZ and HRBP also tended to show similarities in their clinical status. CONCLUSION: Overall, taking into account methodological limitations, the observation early in life of some shared characteristics among HRSZ and HRBP in terms of non-psychotic diagnosis may be congruent with the accumulating evidence that several phenotypic features are shared in adulthood by the two major psychoses.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».