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Enregistrement W2794963881 · doi:10.1093/schbul/sby016.381

T105. FACTOR ANALYSES OF SUCCESSIVE ASSESSMENTS BY MULTIPLE SCALES HAVE A CONSISTENT STRUCTURE IN A COHORT OF FIRST EPISODE PSYCHOSES

2018· article· en· W2794963881 sur OpenAlexaboutno aff
A.J. Berry, Max Marshall, Max Birchwood, Shôn Lewis, Samei Ahmed Huda, Alison R. Yung, Richard Drake

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyIrritabilityPsychopathologyManiaPsychiatryClinical psychologyHostilityAnxietyPsychosisPositive and Negative Syndrome ScaleSchizophrenia (object-oriented programming)Brief Psychiatric Rating ScaleDepression (economics)Bipolar disorderMood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depending on the nature of their items factor analyses of different scales impose different structures on the underlying psychopathological dimensions, so a broader range of scale items should be more revealing. Few studies repeat analyses over successive interviews to investigate whether psychopathology has a consistent structure or evolves, especially after first presentations when the illness is most plastic and cohorts are unselected by chronicity. A cohort was recruited from consecutive presentations aged 16–35 to NHS Early Intervention in Psychosis services from 14 catchments over 5 years during the National EDEN project. All met DSM IV-R criteria for schizophrenia spectrum psychoses, brief or substance induced psychoses, mania or severe depression with psychosis. At recruitment, after 6 and 12 months each was assessed with Positive and Negative Symptom Scale (PANSS), Calgary Depression Scale (CDS), Young’s Mania Rating Scale (MRS) and Birchwood’s Insight Scale (IS). At each point principal axis factoring with oblique (Promax) rotation included all scale items simultaneously, apart from using total scores for IS. Items below communality thresholds were excluded and the analyses repeated until stable solutions were achieved with fit metrics meeting conventional thresholds. Factor solutions were selected using breaks in the scree plot and eigenvalues>1.0. 1003 met diagnostic criteria and 948 provided data. Each time point produced 6 factors featuring consistent items: psychosis (PANSS delusions, hallucinations, suspicion, stereotyped thinking & bizarre ideation; MRS grandiose content); excitement/mania/disorganisation (PANSS agitation; MRS elation, overactivity, pressured and disorganised speech); hostility/suspiciousness (PANSS hostility, uncooperativeness & impulsive irritability; MRS irritability & aggression); depression/anxiety (PANSS anxiety, guilt, depression; CDS subjective & objective depression, guilt & guilty ideas of reference, hopelessness, self-depreciation, suicidality, early waking); negative symptoms (PANSS blunting, emotional & social withdrawal, poor rapport, poverty of speech, retardation and avolition), and poor insight (PANSS insight, MRS insight, IS total). Depression explained 29–32% of variance at different stages, Psychosis 28–29%, Negative 25–26%, Excitement 19–24%, Hostility 16–23% and Poor Insight 16–23%. The cohort, recruited from consecutive presentations, included a full range of psychoses in sufficient numbers to factor analyse the scales’ 51 parameters. There was evidence for 6 factors slightly different from the traditional 3 SAPS/SANS (Scales for the Assessment of Positive and Negative Symptoms) or 5 PANSS factors derived using chronically unwell samples with non-affective psychosis. There was more consistency than in previous first episode follow-up studies and affective and insight dimensions were more clearly defined.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,324 · 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'admission1
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