A Swedish National Prospective and Co-relative Study of School Achievement at Age 16, and Risk for Schizophrenia, Other Nonaffective Psychosis, and Bipolar Illness
Notice bibliographique
Résumé
While cognitive ability is inversely associated with risk for schizophrenia (SZ), the association is less clear with other nonaffective psychoses (ONAP) and bipolar illness (BPI). Using national Swedish hospital registry data, we examined the prospective relationship between school achievement (SA) and development of SZ, ONAP, and BPI in 1800643 adolescents born 1972-1990. We used Cox proportional hazard and co-relative control models to predict onset of SZ, ONAP, and BPI from standardized SA scores at age 16. The hazard ratio (HRs; and 95% CIs) for first onset of SZ as a function of SA was 0.66 (0.64-0.68) for both sexes. For ONAP, the HRs equaled 0.66 (0.64-0.68) for males and 0.72 (0.70-0.75) for females. For BPI, parallel HRs were 0.81 (0.78-0.84) and 0.71 (0.70-0.73). The association between SA and risk was stronger in the lower vs the higher ranges of SA. In most analyses, moderate increases in risk were observed at the highest levels of SA, with the strongest evidence for females and risk of ONAP. Co-relative control analyses indicated that common genetic or familial-environmental effects only marginally confounded these associations. Consistent with prior studies, these results have 3 major implications for neurodevelopmental models: (1) adolescent cognitive deficits that increase risk are not the result of prodromal changes,( 2) individual specific environmental exposures are largely responsible for the association between low SA and psychosis risk, and (3) neurodevelopmental disturbances (as indicated by low SA) are not unique to SZ but also occur in ONAP and to a lesser degree BPI.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».