Can youth at high risk of illness progression be identified by measures of rumination and sleep‐wake disturbance
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Clinical staging models offer a useful framework for understanding illness trajectories, where individuals are located on a continuum of illness progression from stage 0 (at-risk but asymptomatic) to stage 4 (end-stage disease). Importantly, clinical staging allows investigation of risk factors for illness progression with the potential to target trans-diagnostic mechanisms at an early stage, especially in help-seeking youth who often present with sub-threshold syndromes. While depressive symptoms, rumination and sleep-wake disturbances may worsen syndrome outcomes, the role of these related phenomena has yet to be examined as risk factors for trans-diagnostic illness progression in at-risk youth. METHODS: This study is a prospective follow-up of 248 individuals aged 12 to 25 years presenting to headspace services with sub-threshold syndromes (stage 1) classified under the clinical staging model to determine transition to threshold syndromes (stage 2). Factor analysis of depression, rumination and sleep-wake patterns was used to identify key dimensions and any associations between factors and transition to stage 2 at follow-up. RESULTS: At 1 year, 9% of cases met criteria for stage 2 (n = 22). One of three identified factors, namely the factor reflecting the commonalities shared between rumination and sleep-wake disturbance, significantly differentiated cases that transitioned to stage 2 vs those that did not demonstrate transition. Items loading onto this factor, labelled Anergia, included depression severity and aspects of rumination and sleep-wake disturbance that were characterized as introceptive. CONCLUSIONS: Common dimensions between rumination and sleep-wake disturbance present a detectable trans-diagnostic marker of illness progression in youth, and may represent a target for early intervention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».