Subtyping Schizophrenia According to Outcome or Severity: A Search for Homogeneous Subgroups
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing consensus that current definitions of schizophrenia (SZ) include different disorders, or else different dimensions underlain by different pathophysiologies. This article reviews the evidence for the validity of three novel strategies to subtype SZ according to outcome or severity (deficit vs. nondeficit, Kraepelinian vs. non-Kraepelinian, congenital vs. adult-onset). Medline and bibliographies were used to locate articles. The methodology of the studies was reviewed, and their results were grouped according to seven validating criteria. Several differences were found between subtypes, particularly for the deficit/nondeficit subtypes. However, for most of these differences, replications have yet to be undertaken. Important indicators of etiology from the environmental risk factors and genetic domains have received very little attention. These three subtyping strategies represent promising attempts to address the etiologic heterogeneity of SZ. However, one cannot conclude whether these strategies identify etiologically distinct SZ subgroups. We propose ten methodological and conceptual recommendations for future studies aimed at the identification of valid SZ subtypes according to outcome or severity.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».