S244. CHARACTERIZING OUTCOMES OF CLINICAL HIGH-RISK NON-CONVERTERS USING GROUP-BASED TRAJECTORY MODELING
Notice bibliographique
Résumé
The development of the clinical high-risk (CHR) prodromal criteria has facilitated advancement in understanding conversion to psychosis and has provided opportunities for early intervention and treatment for these individuals. However, the majority of CHR cases do not meet full criteria for conversion, yet continue to experience clinically significant symptoms and impairment in daily functioning. It is likely that many of these individuals would also benefit from additional intervention and treatment, but the outcomes and needs of these “non-converters” are not well characterized. Identifying common longitudinal patterns of symptoms and functioning of non-converters would support the identification of individuals who continue to require treatment and tailoring of services to their specific needs. We used group-based trajectory modeling to identify common longitudinal symptom and functioning trajectories among CHR cases (N=561) in the second phase of the North American Prodrome Longitudinal Study (NAPLS2). Covariant trajectories of symptoms (including positive, negative, disorganized, and general) and functioning (including role and social) were examined. Models were tested for replicability in an independent sample of CHR cases (N=291) from the first phase of NAPLS (NAPLS1). We identified a subgroup of individuals who exhibited symptom remission and functioning within the normal range, as well as at least two additional subgroups that exhibited different patterns of ongoing, clinically significant symptoms and functional deficits. We are currently investigating the validity of these subgroups by assessing their association with a variety of risk factors and biomarkers.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 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 ».