At Clinical High Risk for Psychosis: Outcome for Nonconverters
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A major focus of early intervention research is determining the risk of conversion to psychosis and developing optimal algorithms of prediction. Although reported rates of nonconversion vary in the literature, the nonconversion rate always encompasses a majority (50%-85%) of the sample participants. Less is known about the outcome among this group, referred to as false positive individuals. METHOD: A longitudinal study was conducted of more than 300 prospectively identified treatment-seeking individuals meeting criteria for a psychosis-risk syndrome. Participants were recruited and evaluated across eight clinical research centers as part of the North American Prodrome Longitudinal Study. Over a 2.5-year follow-up assessment period, 214 (71%) participants had not made the transition to psychosis. RESULTS: The sample examined included 111 individuals who had at least 1 year of follow-up data available and did not transition to psychosis within the study duration. In year 1, there was significant improvement in ratings for attenuated positive and negative symptoms. However, at least one attenuated positive symptom was still present for 43% of the sample at 1 year and for 41% at 2 years. At the follow-up timepoints, social and role functioning were significantly poorer in the clinical sample relative to nonpsychiatric comparison subjects. CONCLUSIONS: Help-seeking individuals who meet prodromal criteria appear to represent those who are truly at risk for psychosis and are showing the first signs of illness, those who remit in terms of the symptoms used to index clinical high-risk status, and those who continue to have attenuated positive symptoms.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».