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Enregistrement W2902533946 · doi:10.1111/eip.12757

Can youth at high risk of illness progression be identified by measures of rumination and sleep‐wake disturbance

2018· article· en· W2902533946 sur OpenAlexfundno aff
Ashlee B. Grierson, Jan Scott, Ian B. Hickie, G. Paul Amminger, Eóin Killackey, Patrick D. McGorry, Christos Pantelis, Lisa Phillips, Elizabeth Scott, Alison R. Yung, Rosemary Purcell

Notice bibliographique

RevueEarly Intervention in Psychiatry · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCilagResearch for Patient Benefit ProgrammeNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilMedical Research Council CanadaNational Institute for Health and Care ResearchUniversity of SydneySunovionPfizerNational Mental Health CommissionServierMental Health CommissionAstraZenecaEli Lilly and Company
Mots-clésRuminationDisturbance (geology)PsychologySleep disorderClinical psychologyPsychiatryInsomniaCognitionBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,010
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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