Functional Capacity Assessed by the Map Task in Individuals at Clinical High-Risk for Psychosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Recent studies have recognized that signs of functional disability in schizophrenia are evident in early phases of the disorder, and, as a result, can potentially serve as vulnerability markers of future illness. However, functional measures in the psychosis prodrome have focused exclusively on real-world achievements, rather than on the skills required to carry-out a particular real-world function (ie, capacity). Despite growing evidence that diminished capacity is critical to the etiology of the established disorder, virtually no attention has been directed towards assessing functional capacity in the pre-illness stages. In the present study, we introduce the Map task, a measure to assess functional capacity in adolescent and young-adult high-risk populations. METHODS: The Map task was administered to 609 subjects at Clinical High-Risk (CHR) for psychosis and 242 Healthy Controls (HCs) participating in the North American Prodrome Longitudinal Study (NAPLS2). Subjects were required to efficiently complete a set of specified errands in a fictional town. RESULTS: CHR participants showed large impairments across major indices of the Map task, relative to the HCs. Most importantly, poor performance on the Map task significantly predicted conversion to psychosis, even after adjusting for age, IQ, clinical state, and other potential confounders. CONCLUSIONS: To the best of our knowledge, the Map task is one of the first laboratory-based measures to assess functional capacity in high-risk populations. Functional capacity deficits prior to the onset of psychosis may reflect a basic mechanism that underlies risk for psychosis. Early intervention targeting this domain may help to offset risk and independently improve long-term outcome.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».