Changes in symptom content from a clinical high‐risk state to conversion to psychosis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: There is an interest in the transition to psychosis for those at clinical high risk of developing psychosis. This transition is typically determined by a change in severity of the attenuated symptoms as they reach a psychotic level. However, any concomitant change in the content of such symptoms has not been examined. The current study aimed to examine potential qualitative changes in the symptom content from a clinical high-risk state to a first episode of psychosis. METHODS: Sixty-seven individuals, who had been identified as meeting the attenuated psychotic syndrome based on the Structured Interview of Psychosis-Risk Syndromes and who later developed a full-blown psychosis were included in the study. Comprehensive clinical vignettes were written and raters were trained using the Content of Attenuated Psychotic Symptoms codebook to code for the presence of specific symptom content found within the attenuated psychotic symptoms of unusual thought content, suspicious ideas, grandiose ideas and perceptual abnormalities. RESULTS: Two main changes in symptom content from baseline to conversion were observed. First, content that was vague and lacked intensity progressed to being more specific, concrete and severe. Second, new symptoms appeared whose onset occurred for the first time at conversion. CONCLUSION: A change in symptom content should be monitored by clinicians, as changes in content may be indications of a possible transition to psychosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».