M8. Risk Trajectory of Children at Genetic Risk of Major Mood or Psychotic Disorders: Clustering of Risk Indicators as a Basis for a Preclinical Staging
Notice bibliographique
Résumé
Background: Research on “clinically at risk” (CHR) youths has thrived in the last decade, producing important findings on vulnerabilities to psychosis and opportunities for prevention. Yet, the CHR stage is more and more viewed as a late phase of risk (1). Investigating the earlier phases of risk in children at genetic risk who carry developmental disorders and have a 15-fold increased risk of developing major psychoses (MP: schizophrenia, bipolar disorder, major depression), might thus be a key to understanding the neurodevelopmental roots of illness (2). In this view, recent findings have shown that the aggregation of risk indicators along the risk trajectory is highly predictive of future transition to illness in children born to affected parents from our Eastern Quebec Kindred Study (3) and in CHR youths from the NAPLS-2 study (4). We are now focusing ahead on the determinants, nature and timings of this clustering to decipher mechanisms and develop a clinical staging of the risk trajectory. Methods: We characterized the developmental trajectory of children at genetic risk with longitudinal assessments across a period of 11 years, with repeated measures of 5 established risk indicators: cognitive impairments, psychotic-like experiences, nonpsychotic DSM diagnosis, trauma and drug use. We assessed deteriorations of the trajectory in social functioning and transition to the disease. We hypothesized that the timing of the aggregation process determines the degree of later deterioration. Results: The predictive values of future transition for each risk indicator were low in these vulnerable offspring (relative risks RR~2). In contrast, transitioners accumulated more risk indicators in childhood-adolescence than non-transitioners (RR = 3.36). Around 60% of children remained stable over time in terms of aggregation, whereas 40% experienced changes in the number of risk indicators carried. We devised a model of preclinical staging to classify the children-adolescents using the increasing level of clustering of risk endophenotypes in a child. The model showed a satisfactory level of inter-individual and inter-sib variability. Conclusion: The accumulation of risk indicators in a child would predict deterioration in the trajectory and we observed change and stability over time in the clustering process. Such aggregations of risk markers have incidentally been also observed in other complex disorders such as metabolic-cardiovascular disorders (5). This may set the basis for models of a preclinical staging toward preventive practice guidelines. 1. Seidman, L.J. and Nordentoft, M. Schizophrenia Bulletin, 2015. 2. Maziade, M. and Paccalet, T. Schizophrenia Research, 2013. 3. Paccalet, T., et al. Schizophrenia Research, 2016. 4. Cannon, T.D., et al. American Journal of Psychiatry, 2016. 5. Maziade, M. and Paccalet, T. JAMA Pediatrics, 2014.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».