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Enregistrement W2599312461 · doi:10.1093/schbul/sbx021.213

155. Tobacco Use and Psychosis Risk in Persons at Clinical High Risk

2017· article· en· W2599312461 sur OpenAlexaff
Heather A. Burrell, Michael T. Lawson, Jean Addington, Carrie E. Bearden, Kristin S. Cadenhead, Tyrone D. Cannon, Barbara A. Cornblatt, Clark Jeffries, Daniel H. Mathalon, Thomas H. McGlashan, Larry J. Seidman, Ming T. Tsuang, Elaine F. Walker, Scott W. Woods, Diana O. Perkins

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProdromeMedicinePsychosisProspective cohort studyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The purpose of this study was to evaluate the role of tobacco use in the development of psychosis in individuals at clinical high risk. Methods: The North American Prodrome Longitudinal Study is a 2-year multisite prospective case–control study of persons at clinical high risk that aims to better understand predictors and mechanisms for the development of psychosis. The cohort consisted of 764 clinical high risk and 279 healthy comparison subjects. Clinical assessments included tobacco and substance use and several risk factors associated with smoking. Results: Clinical high risk subjects were more likely to smoke cigarettes than unaffected subjects (Light Smoking OR = 3.0, 95%CI = 1.9–5; Heavy Smoking OR = 4.8, 95%CI = 1.7–13.7). In both groups, smoking was associated with substance use, stressful life events, and perceived discrimination and in clinical high risk subjects with childhood emotional neglect and adaption to school. Clinical high risk subjects reported higher rates of several factors previously associated with smoking. After controlling for these factors, the relationship between clinical high risk state and smoking became non-significant (Light Smoking OR = 1.9, 95%CI = 0.7–5.2; Heavy Smoking OR = 0.9, 95%CI = 0.1–7.2). Moreover, baseline smoking status (HR = 1.16, 95%CI = 0.82–1.65) and categorization as ever smoked (HR = 1.3, 95%CI = 0.8–2.1) did not predict time to conversion. Conclusion: Persons at high risk for psychosis are more likely to smoke compared to unaffected persons. Factors associated with smoking in both groups were more common in the clinical high risk cohort, and smoking status in clinical high risk subjects did not predict conversion risk. These findings did not support a causal relationship between smoking and psychosis. Funding: This study was supported by the National Institute of Mental Health (NIMH) [grant U01 MH081984 to J.A.; grants U01 MH081928; P50 MH080272; Commonwealth of Massachusetts SCDMH82101008006 to L.J.S.; grants R01 MH60720, U01 MH082022 and K24 MH76191 to K.S.C.; grant U01 MH081902 to T.D.C.; P50 MH066286 (Prodromal Core) to C.E.B.; grant U01 MH082004 to D.O.P.; grant U01 MH081988 to E.F.W.; grant U01 MH082022 to S.W.W.; and U01 MH081857-05 grant to B.A.C.] and the National Institute of Environmental Health Sciences (NIEHS) grant T32ES007018 to M.T.W. The NIMH and NIEHS had no further role in study design; in the collection, analysis and interpretation of data; in the writing of the report; and in the decision to submit the paper for publication.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,005

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,261 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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