F128. CLINICAL SETTINGS AS A SOURCE OF HETEROGENEITY IN SCHIZOPHRENIA
Notice bibliographique
Résumé
Variability and replication failures in research and treatment findings are common in literatures on complex and heterogeneous psychiatric syndromes. Clinical settings and programs where patients are recruited for studies represent a possible, but seldom considered or controlled, source of this variability. For example, Ismail and colleagues (2017) found significant differences in the prevalence of depression in patients with mild cognitive impairment (MCI) across settings. In terms of schizophrenia, patients are serviced and recruited in a wide spectrum of settings that range from active rehabilitation and case management programs to minimal support and medication management to inpatient settings. Our basic question was: do patients vary in basic demographic, clinical, cognitive and functional outcome findings across settings, suggesting recruitment sites as a potential source of data variability in research studies? We studied 156 patients meeting DSM-IV criteria for schizophrenia or schizoaffective disorder at settings in the Hamilton and Greater Toronto urban regions in Ontario, Canada. Settings included 1 active outpatient vocational rehabilitation/case management program (n=60), 4 outpatient medication/case management/support programs (n=78), 1 non-medical psychosocial support program (n =10) and 2 inpatient short term stay settings (n=8). In addition, 74 community volunteers screened for psychiatric history were included as a control group. Measures obtained on all participants included: basic demographic data, performance on CVLT-II (Delis et al., 2000), WRAT Reading score, WAIS-III subtests, total score on the University of California Performance Skills Assessment (UPSA) and the global composite score of the Multidimensional Scale of Independent Functioning (MSIF, Jaeger et al., 2003). Patient participants’ clinical status was indexed with medication and hospitalization history as well as with the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS, Kay et al., 2015). One-way ANOVA with corrected pair-wise post hoc testing revealed significant differences between settings in terms of diagnosis (schizophrenia versus schizoaffective disorder) (P=0.024), symptom severity for paranoia (PANSS) (P=0.031) and medication status (e.g. anxiolytics) (P=0.029), and functional skills (UPSA) and community independence (MSIF). Examples include UPSA comprehension/planning (P=0.003) and MSIF support global ratings (P=0.014). The ANOVA did not include the control group. The main findings of this study confirm significant heterogeneity in key characteristics of schizophrenia patients drawn from different clinical settings. This heterogeneity may be a source of inconsistency in study outcomes, making replication more difficult. For example, patients in active rehabilitation settings may demonstrate greater functional competence than patients drawn from other settings. At the same time, it is noteworthy that cognitive impairment may be less variable across studies, thereby leading to inconsistency in reports relating cognition to functionality. Accordingly, the nature of the setting where patients are recruited for studies should be considered and controlled in research on functional outcome in schizophrenia.
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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 | 0,065 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».