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Enregistrement W2599919424 · doi:10.1093/schbul/sbx024.058

SU60. Risk and Protective Factors Associated With Psychotic Symptom Profiles of Marginally Housed Adults

2017· article· en· W2599919424 sur OpenAlexaff
Andrea A. Jones, Kristina M. Gicas, Ric M. Procyshyn, Geoff Smith, Fidel Vila‐Rodriguez, Olga Leonova, Verena Langheimer, Emma Mitchell, Arün Dhir, Taylor S. Willi, Toby Schmitt, Donna J. Lang, Alasdair M. Barr, Tari Buchanan, William MacEwan, William J. Panenka, Allen E. Thornton, William G. Honer

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, psychology, and well-being
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPositive and Negative Syndrome ScalePsychologyPsychosisCannabisPsychiatrySchizophrenia (object-oriented programming)Cluster (spacecraft)Clinical psychologyObservational studyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: This study examined the characteristics and associated risk and protective factors of distinct psychotic symptom profiles exhibited by marginally housed adults. Methods: The Hotel Study is a longitudinal observational study of adults living in marginalized housing. Five psychosis symptoms (delusions, conceptual disorganization, hallucinations, suspiciousness, and unusual thought content) from the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) were assessed monthly. Sociodemographic, psychiatric, medical, developmental, social, and substance use factors were also assessed. Two-step cluster analysis was employed to identify groups of people that shared similar symptom profiles at the time of their maximum (MaxTime) and minimum (MinTime) total symptom severity (PANSS) in 1 year. Multinomial logistic regression analysis was used to estimate the associations between factors and cluster membership. Paired Wilcoxon and McNemar’s tests were used to compare substance use at MaxTime and MinTime within each cluster. Results: In the first year of study, 404 participants had at least three 5-item PANSS assessments. Cluster analysis of the PANSS scores identified 3 clusters at MaxTime. The Severe Cluster (n = 74) endorsed severe psychosis symptoms, while the Variable Cluster (n = 147) endorsed supra-threshold delusions and hallucinations only. The Low Cluster (n = 183) did not endorse psychosis at MaxTime. Variable Cluster membership was associated with methamphetamine (OR, 95% CI: 2.28, 1.26–4.10) and cannabis use in the past week (OR, 95% CI: 2.69, 1.39–5.24), a history of traumatic brain injury (OR, 95% CI: 3.14, 1.41–7.01), and low social support at study entry (OR, 95% CI: 0.79, 0.63–0.99). The Variable Cluster experienced frequent transitions between psychotic and nonpsychotic states (median, IQR: 3, 1–5; P < .001), possibly exacerbated by methamphetamine (X2 = 6.86; P = .009) and alcohol use (X2 = 7.90; P = .005). Severe Cluster membership was associated with antipsychotic treatment (OR, 95% CI: 7.34, 3.21–16.81), methamphetamine (OR, 95% CI: 2.84, 1.36–5.90) and cannabis use in the past week (OR, 95% CI: 2.69, 1.39–5.24), and low social support at study entry (OR, 95% CI: 0.73, 0.53–0.99). The Severe Cluster had high rates of primary psychosis diagnosis (P < .001) and poorer psychosocial functioning (P < .001) than the Low Cluster. Symptoms may be exacerbated by recent cannabis (X2 = 5.06; P = .024), opioid (X2 = 4.00; P = .046), or alcohol use (X2 = 4.65; P = .031), but may be unaffected by methamphetamine (X2 = 0.44; P = .505) and antipsychotic use (X2 = 0.00; P = 1.000) in the Severe Cluster. Conclusion: A subset of marginally housed adults living with complex multimorbid illness experience severe psychotic symptoms that may be unresponsive to both antipsychotic treatment and methamphetamine use. These individuals may need alternative or additional forms of mental health care and rehabilitation support.

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)0,001
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 seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,307 · 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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