Psychosis Polyrisk Score (PPS) for the Detection of Individuals At-Risk and the Prediction of Their Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Primary prevention in individuals at Clinical High Risk for psychosis (CHR-P) can ameliorate the course of psychotic disorders. Further advancements of knowledge have been slowed by the standstill of the field, which is mostly attributed to its epidemiological weakness. The latter, in turn, underlies the limited identification power of at-risk individuals and the relatively modest ability of CHR-P interviews to rule-in a state of risk for psychosis. In the first part, this perspective review discusses these limitations and traces a new approach to overcome them. Theoretical concepts to support a Psychosis Polyrisk Score (PPS) integrating genetic and non-genetic risk and protective factors for psychosis are presented. The PPS hinges on recent findings indicating that risk enrichment in CHR-P samples is accounted for by the accumulation of non-genetic factors such as: parental and sociodemographic risk factors, perinatal risk factors, later risk factors, and antecedents. In the second part of this perspective review we present a prototype of a PPS encompassing core predictors beyond genetics. The PPS prototype may be piloted in the next generation of CHR-P research and combined with genetic information to refine the detection of individuals at-risk of psychosis and the prediction of their outcomes, and ultimately advance clinical research in this field.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».