Predictors of rate and time to remission in first-episode psychosis: a two-year outcome study
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: The evidence regarding the independent influence of duration of untreated psychosis (DUP) on rate and time to remission is far from unequivocal. The goal of the current study was to examine the role of predictors for rate and time to remission in first-episode psychosis (FEP). METHOD: The differential effect of age, gender, age of onset, duration of untreated psychosis (DUP), duration of untreated illness (DUI), pre-morbid adjustment, co-morbid diagnosis of substance abuse and adherence to medication on the rate of and time to remission were estimated using a logistic and Poisson regression, and survival analysis respectively, in FEP patients. RESULTS: In a sample of 107 FEP patients 82.2% achieved remission over a period of 2 years after a mean of 10.3 weeks (range 1-72). Regression analysis, based on complete data on all variables of interest (n=80), showed status of remission to be positively influenced by better pre-morbid adjustment (RR 0.57, 95% CI 0.34-0.95, p<0.05), later age of onset (RR 1.09, 95% CI 1.05-1.13, p<0.0001), higher level of adherence to medication (RR 1.96, 95% CI 1.38-2.76, p<0.001) and shorter DUI (RR 0.99, 95% CI 0.997-0.999, p<0.005). Time to remission was influenced by age of onset (HR 1.04, 95% CI 1.00-1.08, p<0.04) and adherence to medication (HR 1.58, 95% CI 1.11-2.23, p<0.01). CONCLUSIONS: Improving adherence to medication early in the course of treatment may be an important intervention to improve short-term outcome.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle