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Enregistrement W2599421314 · doi:10.1093/schbul/sbx023.109

SA111. Changes in Symptom Content From a Clinical High-Risk State to Conversion

2017· article· en· W2599421314 sur OpenAlexaff
Catherine Marshall, Kristina Lyngberg

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchizoaffective disorderPsychosisSchizophrenia (object-oriented programming)PsychologyPsychiatryProdromeYoung adultDepression (economics)Clinical psychologyContent (measure theory)Developmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Recent studies have focused on examining the transition to psychosis from a clinical high-risk (CHR) state. The presence and severity of the attenuated psychotic symptoms has often been the focus of attention, whereas the content of these symptoms has received less attention. Symptom content has been found to be of importance in both those with schizophrenia and those at CHR for psychosis. For example, specific life events, such as different types of trauma, have been found to impact the content of attenuated psychotic symptoms. The aim of the current study was to examine the change in symptom content from baseline to conversion in those at CHR for psychosis. Methods: The sample consisted of 15 participants (9 males and 6 females) who transitioned to a first episode of psychosis from a sample of 135 CHR individuals. Comprehensive clinical vignettes were written at baseline and at the time of conversion to psychosis. These vignettes contained the content elicited from participants based on the Scale of Prodromal Symptoms (SOPS) found within the Structured Interview for Psychosis-Risk Syndromes (SIPS). Raters were trained using the Content of Attenuated Psychotic Symptoms (CAPS) codebook to assess the presence or absence of specific symptom content found within the positive symptoms of unusual thought content, suspicious ideas, grandiose ideas, and perceptual abnormalities. Results: The average number of days from baseline to conversion was 296. Participants were diagnosed with a range of psychotic diagnoses at conversion including psychosis not otherwise specified (n = 8), schizopreniform disorder (n = 2), schizoaffective disorder (n = 1), depression with psychotic features (n = 1), and 3 were undetermined. Two main changes emerged regarding the content of attenuated psychotic symptoms that progressed to full blown psychotic symptoms. First, content that was vague and lacked intensity progressed to more concrete and severe symptom content. For example, the presence of feeling the need to be hypervigilant at baseline progressed to the definite belief that one was being watched. Second, new symptoms appeared whose onset occurred for the first time at conversion. For example, hearing voices telling participants to harm family members appeared at conversion but was absent at baseline. Conclusion: Participants experienced a shift in their symptom content from baseline to conversion. Two main types of changes occurred, including an increase in the severity of symptom content from baseline to conversion and the appearance of new symptoms at conversion only. Not only is it important to assess the increasing severity of symptoms in the CHR population, but it is also important to monitor the change and progression of content within positive symptoms.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,268 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2017
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