Medication adherence in first episode psychosis: the role of pre‐onset subthreshold symptoms
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The experience of pre-onset subthreshold psychotic symptoms (STPS, signifying a clinical high-risk state) in first episode psychosis (FEP) predicts poorer outcomes during treatment, possibly through differential adherence to medication. We explored whether adherence differs between FEP patients with and without pre-onset STPS. METHODS: Antipsychotic medication adherence was compared in 263 STPS+ and 158 STPS- subjects in a specialized early intervention program for FEP. Data were gathered from a larger observational study conducted between 2003 and 2016. STPS status, sociodemographic, and baseline clinical variables were tested as predictors of non-adherence using univariate and multivariate logistic regressions. Time to onset of non-adherence was analyzed using Kaplan-Meier curves. The same predictors were tested as predictors of time to onset of non-adherence using Cox regression models. RESULTS: Medication non-adherence was higher in STPS+ participants (78.9% vs. 68.9%). STPS status (OR 1.709), substance use disorder (OR 1.767), and milder positive symptoms (OR 0.972) were significant baseline predictors of non-adherence. Substance use disorder (HR 1.410), milder positive symptoms (HR 0.990), and lack of contact between the clinical team and relatives (HR 1.356) were significant baseline predictors of time to non-adherence. CONCLUSION: FEP patients who experience pre-onset STPS are more likely to be non-adherent to antipsychotic medication over 2 years of intervention. FEP programs should routinely evaluate pre-onset symptomatology to deliver more personalized treatments, with emphasis on engaging both patients and family members from the beginning of care.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».