Predictors of Persistent Psychotic Symptoms in Persons With Methamphetamine Abuse Receiving Psychiatric Treatment
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to identify predictors of sustained psychotic symptoms after methamphetamine (MA) abuse during the course of 6 months from patterns of MA and other substance use, depressive symptoms, family history of psychosis, antisocial personality disorder, and trauma history. A total of 295 individuals with MA abuse and psychotic symptoms seeking psychiatric services were assessed at baseline and then monthly on symptoms and substance use for 6 months. Trajectory analyses revealed two trajectories of the individuals with positive symptoms, with one group presenting with persistent psychotic symptoms (30% of the sample). Those with persistent psychosis were significantly older, had more severe psychotic symptoms, misused MA for more years, had more antisocial personality traits, and had more sustained depressive symptoms. The strongest predictors of belonging to the persistent psychosis group, via logistic regressions, were more severe psychotic symptoms, longer use of MA, and sustained depressive symptoms. Our results highlight the important comorbidities, especially regarding depressive symptoms and persistent psychosis, in individuals seeking psychiatric help after MA abuse. This study also highlights the importance of identifying people with persistent psychosis within MA users to facilitate rapid and effective treatment of co-occurring psychotic disorder.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».