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Enregistrement W2126852928 · doi:10.1017/s1352465815000144

Core Schemas in Youth at Clinical High Risk for Psychosis

2015· article· en· W2126852928 sur OpenAlexaff
Jacqueline Stowkowy, Lu Liu, Kristin S. Cadenhead, Tyrone D. Cannon, Barbara A. Cornblatt, Thomas H. McGlashan, Diana O. Perkins, Larry J. Seidman, Ming T. Tsuang, Elaine F. Walker, Scott W. Woods, Carrie E. Bearden, Daniel H. Mathalon, Robert Heinssen, Jean Addington

Notice bibliographique

RevueBehavioural and Cognitive Psychotherapy · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthCommonwealth of Massachusetts
Mots-clésPsychosisSchema (genetic algorithms)PsychologyClinical psychologyCognitionPsychological interventionPopulationYoung adultDevelopmental psychologyPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Schema Theory proposes that the development of maladaptive schemas are based on a combination of memories, emotions and cognitions regarding oneself and one's relationship to others. A cognitive model of psychosis suggests that schemas are crucial to the development and persistence of psychosis. Little is known about the impact that schemas may have on those considered to be at clinical high risk (CHR) of developing psychosis. AIMS: To investigate schemas over time in a large sample of CHR individuals and healthy controls. METHOD: Sample included 765 CHR participants and 280 healthy controls. Schemas were assessed at baseline, 6 and 12 months using the Brief Core Schema Scale (BCSS). Baseline schemas were compared to 2-year clinical outcome. RESULTS: CHR participants evidenced stable and more maladaptive schemas over time compared to controls. Schemas at initial contact did not vary amongst the different clinical outcome groups at 2 years although all CHR outcome groups evidenced significantly worse schemas than healthy controls. Although there were no differences on baseline schemas between those who later transitioned to psychosis compared to those who did not, those who transitioned to psychosis had more maladaptive negative self-schemas at the time of transition. Associations between negative schemas were positively correlated with earlier abuse and bullying. CONCLUSIONS: These findings demonstrate a need for interventions that aim to improve maladaptive schemas among the CHR population. Therapies targeting self-esteem, as well as schema therapy may be important work for future studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,247
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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