Factors Differentiating Childhood-Onset and Adolescent-Onset Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The greater severity and burden of illness in individuals with early onset schizophrenia (ie, before age 18 years) deserves further investigation, specifically regarding its prevalence in community-based treatment and its association with other psychiatric or medical conditions. METHOD: A retrospective cohort design was employed using the South Carolina Medicaid claims database covering outpatient and inpatient medical services from January 1, 1999, through December 31, 2013, to identify patients aged ≤ 17 years with a diagnosis of schizophrenia spectrum disorders (ICD-9-CM). Logistic regression was used to examine the factors differentiating childhood- versus adolescent-onset schizophrenia in a community-based system of care. RESULTS: Early onset schizophrenia was diagnosed in 613 child and adolescent cases during the study epoch or 0.2% of this population-based cohort. The early onset cohort was primarily male (64%) and black (48%). The mean length of time followed in the Medicaid dataset was 12.6 years. Within the early onset cohort, 22.5% were diagnosed at age ≤ 12 years and 77.5% were diagnosed as adolescents. The childhood-onset subgroup was twice as likely to have speech, language, or educational disabilities and an attention-deficit/hyperactivity disorder diagnosis but significantly less likely to have schizophrenia or schizoaffective disorder, an organic brain disorder or mental retardation/intellectual disability, or a substance use disorder (adjusted OR = 2.01, 2.26, 0.38, 0.31, 0.47, and 0.32, respectively) compared to the adolescent-onset subgroup. CONCLUSION: Primary care providers should identify and maintain surveillance of cases of pediatric neurodevelopmental disorders, which appear to be highly comorbid and genetically related, and refer them early and promptly for specialized treatment.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».