Clinical staging for youth at‐risk for serious mental illness
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The first aim of this project was to identify a sample of youth who met different stages of risk for the development of a serious mental illness (SMI) based on a published clinical staging model. The second aim was to determine whether participants allocated to the different stages were a good fit to the model by comparing these groups on a range of clinical measures. METHODS: This two-site longitudinal study recruited 243 youth, ages 12 to 25. The sample included (a) 42 healthy controls, (b) 43 non-help seeking individuals with no mental illness but with some risk of SMI, such as having a first-degree relative with a SMI (stage 0), (c) 52 help-seeking youth experiencing distress and possibly mild symptoms of anxiety or depression (stage 1a) and (d) 108 youth with attenuated symptoms of SMI, such as bipolar disorder or psychosis (stage 1b). Participants completed a range of measures assessing depression, anxiety, mania, suicide ideation, attenuated psychotic symptoms, negative symptoms, anhedonia and beliefs about oneself. RESULTS: There were no clinical differences between HCs and participants in stage 0. For most of the clinical measures, participants in stage 1b had more severe ratings than participants in stages 1a and 0 and HCs; those in stage 1a had more severe ratings than HCs and stage 0 participants. CONCLUSIONS: These results suggest that the staging process used to allocate participants to various stages is a good fit. That is, the clinical ratings followed an ordering effect consistent with that hypothesized in the staging model.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».