Testing Definitions of Symptom Remission in First-Episode Psychosis for Prediction of Functional Outcome at 2 Years
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To determine the clinical relevance of different definitions of symptom remission for prediction of functional outcome in first-episode psychosis (FEP). METHODS: One hundred forty-one individuals receiving treatment for an FEP at a specialized early intervention service had positive and negative symptoms and functional status rated every month over the first 2 years of treatment using the Scale for the Assessment of Positive Symptoms, Scale for the Assessment of Negative Symptoms, and Social and Occupational Functioning Assessment Scale. Subjects were classified according to 4 definitions of remission varying the criteria for severity (negative symptom inclusion/exclusion) and duration (3/6 mo sustained). RESULTS: Positive symptom remission was achieved by 94% and 84% of subjects for 3 and 6 months, respectively, compared with 70% and 56% for positive and negative symptom remission, respectively. Linear regression analyses showed that only definitions of remission containing both positive and negative symptoms independently predicted functional outcome. This was confirmed by receiver operating characteristic analyses where remission based on positive and negative symptoms was marginally better than positive symptoms alone (difference in area under the curve; z = 1.94, P = .052). There was little difference between a time criterion of remission of positive and negative symptoms of 3 (sensitivity = 100%, specificity = 42%) or 6 (sensitivity = 90%, specificity = 57%) months. DISCUSSION: Consistent with the consensus definition of remission in schizophrenia, severity of both positive and negative symptoms in defining remission in FEP is necessary although a 3-month criterion had equal predictive validity to the 6-month criterion.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».