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Enregistrement W2164388617 · doi:10.1093/schbul/sbm025

Recruitment and Treatment Practices for Help-Seeking "Prodromal" Patients

2007· article· en· W2164388617 sur OpenAlexaff
T. H. McGlashan, J. Addington, Tyrone D. Cannon, Markus Heinimaa, Patrick D. McGorry, Mary O'Brien, David L. Penn, Diana O. Perkins, Raimo K. R. Salokangas, Brooks Walsh, S. W. Woods, Alison R. Yung

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProdromePsychiatryPharmacotherapyPsychosisRelapse preventionProdromal StageMedicineSchizophrenia (object-oriented programming)AntipsychoticPsychologyIntensive care medicineCognitionCognitive impairment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prodrome of psychosis has become a target for early identification and for treatments that address both symptoms and risk for future psychosis. Interest and activity in this realm is now worldwide. Clinical trials with rigorous methodology have only just begun, making treatment guidelines premature. Despite the sparse evidence base, treatments are currently applied to patients in the new prodromal clinics, usually treatments developed for established psychosis and modified for the prodromal phase. This communication will describe representative samplings of how treatment-seeking prodromal patients are currently recruited and treated in prodromal clinics worldwide. Recruitment includes how prodromal patients are sought, initially evaluated, apprised of their high-risk status, and informed of the risks and benefits of prodromal treatments and how their mental state is monitored over time. The treatment modalities offered (and described) include engagement, supportive therapy, case management, stress management, cognitive behavioral treatment, family-based treatment, antipsychotic pharmacotherapy, and non-antipsychotic pharmacotherapy. References for details are noted.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,351
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations104
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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