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Enregistrement W2151944801 · doi:10.1186/s12888-014-0344-2

A familial risk enriched cohort as a platform for testing early interventions to prevent severe mental illness

2014· article· en· W2151944801 sur OpenAlexafffund
Rudolf Uher, Jill Cumby, Lynn E. MacKenzie, Jessica Morash-Conway, Jacqueline M. Glover, Alice Aylott, Lukáš Propper, Sabina Abidi, Alexa Bagnell, Barbara Pavlová, Tomáš Hájek, David Lovas, Kathleen Pajer, William Gardner, Adrian R. Levy, Martin Alda

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensDalhousie UniversityIzaak Walton Killam Health CentreCapital District Health Authority
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDalhousie UniversityCanada Research ChairsNova Scotia Health Research Foundation
Mots-clésPsychological interventionAnxietyPsychopathologyPopulationMental illnessClinical psychologyMoodPsychologyPsychiatryCohortSchizophrenia (object-oriented programming)Bipolar disorderRandomized controlled trialMental healthMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Severe mental illness (SMI), including schizophrenia, bipolar disorder and severe depression, is responsible for a substantial proportion of disability in the population. This article describes the aims and design of a research study that takes a novel approach to targeted prevention of SMI. It is based on the rationale that early developmental antecedents to SMI are likely to be more malleable than fully developed mood or psychotic disorders and that low-risk interventions targeting antecedents may reduce the risk of SMI. METHODS/DESIGN: Families Overcoming Risks and Building Opportunities for Well-being (FORBOW) is an accelerated cohort study that includes a large proportion of offspring of parents with SMI and embeds intervention trials in a cohort multiple randomized controlled trial (cmRCT) design. Antecedents are conditions of the individual that are distressing but not severely impairing, predict SMI with moderate-to-large effect sizes and precede the onset of SMI by at least several years. FORBOW focuses on the following antecedents: affective lability, anxiety, psychotic-like experiences, basic symptoms, sleep problems, somatic symptoms, cannabis use and cognitive delay. Enrolment of offspring over a broad age range (0 to 21 years) will allow researchers to draw conclusions on a longer developmental period from a study of shorter duration. Annual assessments cover a full range of psychopathology, cognitive abilities, eligibility criteria for interventions and outcomes. Pre-emptive early interventions (PEI) will include skill training for parents of younger children and courses in emotional well-being skills based on cognitive behavioural therapy for older children and youth. A sample enriched for familial risk of SMI will enhance statistical power for testing the efficacy of PEI. DISCUSSION: FORBOW offers a platform for efficient and unbiased testing of interventions selected according to best available evidence. Since few differences exist between familial and 'sporadic' SMI, the same interventions are likely to be effective in the general population. Comparison of short-term efficacy of PEI on antecedents and the long term efficacy for preventing the onset of SMI will provide an experimental test of the etiological role of antecedents in the development of SMI.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations84
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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