The role of treatment delay in predicting 5-year outcomes in an early intervention program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Past research on the relationship between treatment delay and outcomes for first-episode psychosis has primarily focused on the role of duration of untreated psychosis (DUP) in predicting symptomatic outcomes up to 2 years. In the current study we examine the influence of both DUP and duration of untreated illness (DUI) on symptoms and functioning at 5 years follow-up while controlling for other early characteristics. METHOD: A total of 132 patients with first-episode psychosis and treated in an early intervention program were prospectively followed up for 5 years. Outcomes assessed included positive and negative symptoms, overall functioning, weeks on disability pension and weeks of full-time competitive employment. RESULTS: While DUP showed a significant correlation with level of positive symptoms at follow-up, this was not independent of pre-morbid social adjustment. DUI emerged as a more robust independent predictor of negative symptoms, social and occupational functioning and use of a disability pension. CONCLUSIONS: Delay between onset of non-specific symptoms and treatment may be a more important influence on long-term functioning for first-episode patients than DUP. This suggests the possible value of treating such signs and symptoms as early as possible regardless of the effectiveness of such interventions in reducing likelihood or severity of psychotic symptoms.
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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 ».