Relationship Between Relapse and Hospitalization in First-Episode Psychosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Relapse is a frequently used outcome measure in schizophrenia research. However, difficulties in reliably measuring relapse diminish its usefulness. Hospitalization is a potential alternative, but its relationship to relapse has not been assessed. METHODS: This study used data from a two-year, prospective study to examine associations between relapse and hospitalization in a cohort of 200 Canadian patients with first-episode psychosis. First, the relationship between relapse and hospitalization was assessed by cross-tabulating relapse and hospitalization. Next, survival curves of time to first relapse or hospitalization were compared. Finally, to examine the convergent validity of relapse and hospitalization, the predictive capacity of three predictors were examined: a substance use disorder diagnosis, prior hospitalization, and medication adherence. RESULTS: Rates of both relapse and hospitalization were similar. During the two-year follow-up, 37% of the patients experienced a relapse, and 26% were hospitalized. As an indicator of relapse, hospitalization had a low sensitivity (47%) and high specificity (87%). A higher risk of hospitalization and relapse was associated with prior hospitalization, a substance use disorder diagnosis, and medication nonadherence. CONCLUSIONS: Results indicated that relapse and hospitalization are separate but related outcome measures. They had similar frequencies and were found to have similar relationships with some predictors. Relapse is a more useful outcome measure in smaller clinical studies in which routine standardized clinical measures can be used. Hospitalization is more relevant in larger studies or as a quality indicator for studies using administrative databases, and it serves as a good measure for quality management in health systems.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».