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Enregistrement W2887500181 · doi:10.1007/s00127-018-1565-3

A NEET distinction: youths not in employment, education or training follow different pathways to illness and care in psychosis

2018· article· en· W2887500181 sur OpenAlexafffundabout
Srividya N. Iyer, Sally Mustafa, Geneviève Gariépy, Jai Shah, Ridha Joober, Martín Lepage, Ashok Malla

Notice bibliographique

RevueSocial Psychiatry and Psychiatric Epidemiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Education and Societal Dynamics
Établissements canadiensDouglas Mental Health University InstituteMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésProdromePsychosisPsychiatryPopulationMedicinedupPsychologyClinical psychologyIntervention (counseling)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The early phases of psychosis, including the prodrome, often feature educational/occupational difficulties and various symptoms and signs, that can render or keep youths "Not in Employment, Education or Training" (NEET). Conversely, NEET status itself may increase risk for illness progression and impaired functioning, and impede access to appropriate services for psychosis. As these issues have not been investigated, we aimed to examine differences in the illness and care pathways and characteristics of youths with psychosis who are NEET and non-NEET. METHODS: Youths entering a catchment-based Canadian early intervention service for psychosis (N = 416) were assessed as being NEET or non-NEET and compared on symptomatology, premorbid adjustment, prodrome and duration of untreated psychosis (DUP). RESULTS: Thirty-nine percent of the sample was NEET. Compared to non-NEET youths, NEET youths had 34% higher negative symptoms scores, longer prodromes (median of 52 weeks vs. 24 weeks), and were more often continuously ill after their first psychiatric change until the onset of psychosis (62% vs. 45%). Both groups had similar premorbid adjustment scores until late adolescence when scores were significantly worse for NEET youths. Accounting for other predictors, NEET youths had 23% longer DUPs on average, despite having made more help-seeking attempts. CONCLUSIONS: Despite being more narrowly defined, NEET status was thrice as prevalent in our sample as in the Canadian population. The NEET group followed a distinct trajectory of persistent symptoms and functional decline before presenting with a psychotic disorder. The systemic delays that NEET youths encountered indicate a need for better-targeted early identification efforts.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations41
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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