M114. The Effect of Ethnicity and Immigration on Treatment Resistance in Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Treatment resistance is a common issue among schizophrenia patients undergoing pharmacological treatment. According to the American Psychological Association (APA) guidelines, treatment resistant status is defined as little or no symptom reduction to at least 2 antipsychotics at a therapeutic dose range for a trial of at least 6 weeks. The aim of the current study is to determine whether ethnicity and migration are associated with the development of treatment resistance in schizophrenia. Methods: In a sample of 251 participants with schizophrenia spectrum disorders, we conducted cross-sectional assessments to collect information regarding self-identified ethnicity, immigration history, and treatment history. Ancestry was identified using 292 genotype markers overlapping with the HapMap project. Using a regression analysis, we tested whether a history of migration, ethnicity or genetic ancestry were predictive of treatment resistance. Results: Our logistic regression model revealed no significant association between immigration or ethnicity and treatment resistant schizophrenia regardless of whether European ethnicity was determined by self-report or genetic analysis. However, European Caucasians who were not born in Canada had lower likelihood of being treatment resistant. Conclusion: Due to the public healthcare system in Ontario, Canadians and residents of Canada of all ethnicities have equal access to treatment for their schizophrenia. This may explain why neither ethnicity nor migrant status was significantly associated with treatment resistance.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,010 | 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 ».