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Enregistrement W2794527252 · doi:10.1093/schbul/sby016.347

T71. CHANGE AND STABILITY IN COGNITIVE TRAJECTORIES FROM CHILDHOOD TO LATE ADOLESCENCE IN YOUNG OFFSPRING AT GENETIC RISK OF SCHIZOPHRENIA AND MOOD DISORDER: IMPLICATIONS FOR THE RISK STATUS

2018· article· en· W2794527252 sur OpenAlexaffabout
Elsa Gilbert, Thomas Paccalet, Valérie Jomphe, Daphné Lussier, Michel Maziade

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversité du QuébecUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurocognitivePsychologyCognitionSchizophrenia (object-oriented programming)PsychosisPopulationMoodClinical psychologyPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive impairments are a core feature of schizophrenia (SZ).1 The few existing retrospective or prospective population-based studies indicate that patients who develop psychoses have cognitive impairments in childhood and adolescence.2,3 Offspring at high genetic risk also present neurocognitive impairments before the age of disease incidence.4,5 The form of the childhood cognitive trajectory may be a predictor of transition to illness but more data are needed on the early cognitive trajectories in children at genetic risk to inform about the most sensitive periods in risk progression to psychosis and to orient interventions.6 The objective was to investigate the cognitive trajectories in children born to a parent affected by a SZ or BP from early childhood to late adolescence, in terms of changes in cognitive 4 domains known to be impaired in major psychosis. A special attention was given to the timing of changes in childhood, and their association with well documented clinical risk indicators. The sample consisted of 79 offspring (age from 6 to 21) born to parents affected by SZ or BP from our multi-affected kindreds of Eastern Quebec. Our cognitive battery covered: episodic memory, working memory, speed of processing and executive functioning evaluated at two-time points (mean duration between assessments +/- 6y). A Cognitive domain was considered impaired when mean performance was below -1 SD. We had measurements of established childhood risk indicators [4]: psychotic-like experiences, non-psychotic DSM diagnoses and social functioning (GAF). Three distinct developmental trajectories were identified according to the progression in number of impaired cognitive domains from baseline to follow-up: i) A “steady” trajectory with stable and intact performances across all cognitive domains (n=52; 66%); ii) a “deteriorating” trajectory with an accumulation of cognitive impairments (n=18; 23%) and; iii) an “improving” trajectory with a diminishing number of cognitive impairments at follow-up (n=9; 11%). IQ and neuropsychological performances were similar at baseline between the “deteriorating” and “improving” trajectories (p=.4), while the steady group performed best. The 3 subgroups were comparable in terms of the parent diagnosis and offspring gender. Regarding clinical risk indicators, the deteriorating subgroup presented a worsening of social functioning between the two-time points (-7 GAF points vs -0.8 for steady, +0.56 for improving) and a higher rate of childhood non-psychotic DSM diagnosis (p≤.01). Importantly, we observed striking differences in cognitive trajectories among siblings suggesting that change or stability go beyond the heritability of cognitive capacities. Our results suggest three types of cognitive developmental trajectories among offspring of parents affected by SZ or BP. The progressive deteriorating trajectory was associated with an aggregation of other clinical risk indicators shown to predict transition.4 Cognitive deterioration was slightly more frequent in childhood and pre-adolescence than in late adolescence which has implications for the timing of detection, the need of care, the type of longitudinal surveillance and the design of future prevention research.6 1. Keefe & Kahn, JAMA Psychiatry, 2017 2. Meier et al., Am J Psychiatry, 2014 3. MacCabe et al., JAMA Psychiatry 2013 4. Paccalet et al., Schizophr Res, 2016 5. Maziade et al., Schizophr Bull, 2011 6. Maziade, N Eng J Med, 2017

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 enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,323

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,243 · 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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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