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Enregistrement W2795276055 · doi:10.1093/schbul/sby014.097

24.2 NEUROCOGNITIVE PROFILES IN THE PRODROME TO PSYCHOSIS IN NAPLS-1

2018· article· en· W2795276055 sur OpenAlexaff
Eva Velthorst, Carrie E. Bearden, Éric Meyer, Anthony J. Giuliano, Jean Addington, Kristin S. Cadenhead, Tyrone D. Cannon, Barbara A. Cornblatt, Thomas H. McGlashan, Diana O. Perkins, Ming T. Tsuang, Elaine F. Walker, Scott W. Woods, Larry J. Seidman

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProdromeNeurocognitivePsychosisSchizophrenia (object-oriented programming)NeuropsychologyPsychologyEarly psychosisPsychiatryClinical psychologyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The vast majority of studies of neuropsychological (NP) functioning in Clinical High Risk (CHR) cohorts have examined group averages, possibly concealing a range of subgroups ranging from very impaired to high functioning. Our objective was to assess NP profiles and to explore associations with conversion to psychosis, functional and diagnostic outcome. Data were acquired from 324 participants (mean age 18.4) in the first phase of the North American Prodrome Longitudinal Study (NAPLS-1), a multi-site consortium following individuals for up to 2½ years. We applied Ward’s method for hierarchical clustering data to 8 baseline neurocognitive measures, in 166 CHR individuals, 49 non-CHR youth with a family history of psychosis, and 109 healthy controls. We tested whether cluster membership was associated with conversion to psychosis, social and role functioning, and follow-up diagnosis. Analyses were repeated after data were clustered based on independently developed clinical decision rules. Four neurocognitive clusters were identified: Significantly Impaired (n=33); Mildly Impaired (n=82); Normal (n=145) and High (n=64). The Significantly Impaired subgroup demonstrated the largest deviations on processing speed and memory tasks and had a conversion rate of 58%, a 40% chance of developing a schizophrenia spectrum diagnosis (compared to 24.4% in the Mildly Impaired, and 10.3% in the other two groups combined), and significantly worse functioning at baseline and 12-months. Data clustered using clinical decision rules yielded similar results, pointing to high convergent validity. Despite extensive neuropsychological investigations within CHR cohorts, this is one of the first studies to investigate NP clustering profiles as a contributor to heterogeneity in outcome. Our results indicate that the four NP profiles vary substantially in their outcome, underscoring the relevance of cognitive functioning in the prediction of illness progression. Our findings tentatively suggest that individualized cognitive profiling should be explored in clinical settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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