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Enregistrement W2207056170 · doi:10.1001/jamapsychiatry.2015.2324

Heterogeneity of Psychosis Risk Within Individuals at Clinical High Risk

2015· review· en· W2207056170 sur OpenAlexaff
Paolo Fusar‐Poli, Marco Cappucciati, Stefan Borgwardt, Scott W. Woods, Jean Addington, Barnaby Nelson, Dorien H. Nieman, Daniel Ståhl, Grazia Rutigliano, Anita Riecher‐Rössler, Andor E. Simon, Masafumi Mizuno, Tae Young Lee, Jun Soo Kwon, May M.L. Lam, Jesús Pérez, Szabolcs Kéri, G. Paul Amminger, Sibylle Metzler, Wolfram Kawohl, Wulf Rössler, Jimmy Lee, Javier Labad, Tim Ziermans, Suk Kyoon An, Chen‐Chung Liu, Kristen A. Woodberry, A. Braham, Cheryl M. Corcoran, Patrick D. McGorry, Alison R. Yung, Philip McGuire

Notice bibliographique

RevueJAMA Psychiatry · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésPsychosisMeta-analysisFunnel plotPublication biasMedicineMEDLINEPsychiatryBonferroni correctionWeb of sciencePsychologyClinical psychologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: Individuals can be classified as being at clinical high risk (CHR) for psychosis if they meet at least one of the ultra-high-risk (UHR) inclusion criteria (brief limited intermittent psychotic symptoms [BLIPS] and/or attenuated psychotic symptoms [APS] and/or genetic risk and deterioration syndrome [GRD]) and/or basic symptoms [BS]. The meta-analytical risk of psychosis of these different subgroups is still unknown. OBJECTIVE: To compare the risk of psychosis in CHR individuals who met at least one of the major inclusion criteria and in individuals not at CHR for psychosis (CHR-). DATA SOURCES: Electronic databases (Web of Science, MEDLINE, Scopus) were searched until June 18, 2015, along with investigation of citations of previous publications and a manual search of the reference lists of retrieved articles. STUDY SELECTION: We included original follow-up studies of CHR individuals who reported the risk of psychosis classified according to the presence of any BLIPS, APS and GRD, APS alone, GRD alone, BS, and CHR-. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Independent extraction by multiple observers and random-effects meta-analysis of proportions. Moderators were tested with meta-regression analyses (Bonferroni corrected). Heterogeneity was assessed with the I2 index. Sensitivity analyses tested robustness of results. Publication biases were assessed with funnel plots and the Egger test. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: The proportion of each subgroup with any psychotic disorder at 6, 12, 24, 36, and 48 or more months of follow-up. RESULTS: Thirty-three independent studies comprising up to 4227 individuals were included. The meta-analytical proportion of individuals meeting each UHR subgroup at intake was: 0.85 APS (95%CI, 0.79-0.90), 0.1 BLIPS (95%CI, 0.06-0.14), and 0.05 GRD (95%CI, 0.03-0.07). There were no significant differences in psychosis risk at any time point between the APS and GRD and the APS-alone subgroups. There was a higher risk of psychosis in the any BLIPS greater than APS greater than GRD-alone subgroups at 24, 36, and 48 or more months of follow-up. There was no evidence that the GRD subgroup has a higher risk of psychosis than the CHR- subgroup. There were too few BS or BS and UHR studies to allow robust conclusions. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: There is meta-analytical evidence that BLIPS represents separate risk subgroup compared with the APS. The GRD subgroup is infrequent and not associated with an increased risk of psychosis. Future studies are advised to stratify their findings across these different subgroups. The CHR guidelines should be updated to reflect these differences.

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)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,162
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,162
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,018
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,341 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations442
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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