Treating young individuals at clinical high risk for psychosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Typically, studies investigating those at clinical high risk for psychosis have focused on predictors of conversion and treatments that might prevent conversion to full-blown psychosis. Few studies have followed those who do not go on to develop a psychotic illness. METHODS: Participants were 48 young people who were at risk for developing psychosis based on the Structured Interview for Prodromal Symptoms criteria and participated in a treatment programme where they were offered up to 6 months of psychosocial treatment and psychiatric management. Attenuated psychotic symptoms, negative symptoms, depression, anxiety, social functioning, alcohol and drug use, and meta-cognitive beliefs were assessed at baseline, 6, 12 and 18 months. Personality characteristics were assessed at baseline. Medication use was tracked and psychiatric visits were logged over the 18-month study period. RESULTS: On average, participants attended 12 sessions of psychosocial treatment and had one meeting with the psychiatrist every 6 months. Only 24% were ever prescribed any psychotropic medications, and antipsychotics were not used. Significant improvements were found over time in attenuated positive symptoms, negative symptoms, depression, anxiety, meta-cognitions and social functioning with most improvement occurring in the first 6 months. There was no change in the level of substance use. For personality assessment, participants generally scored high on neuroticism and openness and had low scores on extraversion, agreeableness and conscientiousness. CONCLUSION: With minimal treatment and no antipsychotics, young people who present as being at risk for developing a psychotic disorder demonstrate clinical improvement over time. However, a few continued to have the liability of ongoing attenuated psychotic symptoms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».