Could cognitive deficits help distinguish methamphetamine-induced psychosis from a psychotic disorder with substance abuse?
Notice bibliographique
Résumé
Dissociating a primary psychotic disorder (PPD) with concurrent substance use from substance-induced psychosis (SID) can be a difficult task. This study explored the possibility of distinguishing subgroups using cognitive functioning in order to potentially help diagnose individuals with a PPD co-occurring with substance-use and a methamphetamine (MA) induced psychosis. The hypothesis stipulates that individuals with a PPD should present with different cognitive deficits compared to individuals with SID. The study used the data collected as part of a longitudinal study (the MAPS project) that took place in Vancouver BC, Canada. One hundred and seventy-two individuals presenting with psychosis and MA abuse were recruited. Substance use, symptoms severity and cognitive deficits were assessed. A cluster analyses revealed two profiles: individuals in Cluster 1 had a poorer performance on the Gambling task net score (M = −28.1) and on the Hopkins Verbal Learning Test – Revised (HVLT-R; M = 63) % of retention score compared to those in Cluster 2. Individuals in Cluster 1 also had more negative symptoms, t = 2.29, p < 0.05 and were more likely to have had a psychiatric diagnosis, X 2(3) = 16.26, p < 0.001. Results suggest that cognitive predictors might help identify PPD that co-occur with MA abuse.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».