Prediction of Psychosis in Youth at High Clinical Risk
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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 découle
Résumé
CONTEXT: Early detection and prospective evaluation of individuals who will develop schizophrenia or other psychotic disorders are critical to efforts to isolate mechanisms underlying psychosis onset and to the testing of preventive interventions, but existing risk prediction approaches have achieved only modest predictive accuracy. OBJECTIVES: To determine the risk of conversion to psychosis and to evaluate a set of prediction algorithms maximizing positive predictive power in a clinical high-risk sample. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: Longitudinal study with a 2 1/2-year follow-up of 291 prospectively identified treatment-seeking patients meeting Structured Interview for Prodromal Syndromes criteria. The patients were recruited and underwent evaluation across 8 clinical research centers as part of the North American Prodrome Longitudinal Study. MAIN OUTCOME MEASURE: Time to conversion to a fully psychotic form of mental illness. RESULTS: The risk of conversion to psychosis was 35%, with a decelerating rate of transition during the 2 1/2-year follow-up. Five features assessed at baseline contributed uniquely to the prediction of psychosis: a genetic risk for schizophrenia with recent deterioration in functioning, higher levels of unusual thought content, higher levels of suspicion/paranoia, greater social impairment, and a history of substance abuse. Prediction algorithms combining 2 or 3 of these variables resulted in dramatic increases in positive predictive power (ie, 68%-80%) compared with the prodromal criteria alone. CONCLUSIONS: These findings demonstrate that prospective ascertainment of individuals at risk for psychosis is feasible, with a level of predictive accuracy comparable to that in other areas of preventive medicine. They provide a benchmark for the rate and shape of the psychosis risk function against which standardized preventive intervention programs can be compared.
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La notice
- Revue
- Archives of General Psychiatry
- Thématique
- Schizophrenia research and treatment
- Domaine
- Medicine
- Établissements canadiens
- University of Toronto
- Organismes subventionnaires
- National Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Mental Health
- Mots-clés
- ProdromePsychosisSchizophrenia (object-oriented programming)PsychiatryParanoiaPredictive powerPsychologyContext (archaeology)Clinical psychologyPositive and Negative Syndrome ScalePsychological intervention
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui