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Enregistrement W2938410874 · doi:10.1093/schbul/sbz018.473

F61. TRIVIAL TRANSITIONS? SIPS-DEFINED CONVERSIONS TO PSYCHOSIS: ONE YEAR OUTCOME

2019· article· en· W2938410874 sur OpenAlexaff
Laura Yoviene Sykes, Maria Ferrara, John D. Cahill, Jean Addington, Carrie E. Bearden, Kristen S. Cadenhead, Tyrone D. Cannon, Barbara A. Cornblatt, Diana O. Perkins, Daniel H. Mathalon, Larry J. Seidman, Ming T. Tsuang, Elaine F. Walker, Albert R. Powers, Thomas H. McGlashan, Kristen A. Woodberry, Allison N. Ponce, Vinod H. Srihari, Scott W. Woods

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMental Health and Psychiatry
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosisPsychologyPsychiatrySchizophrenia (object-oriented programming)Predictive validityClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the clinical high risk (CHR) for psychosis paradigm has become well-established over the past two decades, one key component has received surprisingly little direct investigative attention: the validity of the conversion to psychosis or transition criteria. This lack of evidence is surprising because many CHR treatment and prediction studies rely on the conversion measure as an outcome. In the absence of such evidence, some observers have raised the possibility that conversions from CHR may be trivial. The aim of this study is to evaluate the predictive validity of the transition to psychosis as measured by the Structured Interview for Psychosis-Risk Syndromes (SIPS) in CHR individuals. To our knowledge, this is the first study to examine the CHR conversion to psychosis at one-year follow-up. It is hypothesized that CHR participants whose conversion to frank psychosis was ascertained by SIPS (SIPS CV) will show similar diagnostic stability and severity of illness compared to the FEP sample and will differ significantly from SIPS Non-Converters (NCV) on clinical severity. Participants included 33 SIPS Converters (CV) (met criteria for conversion to frank psychosis (COPS) on SIPS) and 399 CHR NCV both from the North American Prodromal Longitudinal Study (NAPLS 2), as well as a sample of 67 separately-ascertained first-episode psychosis (FEP) patients from the STEP Coordinated Specialty Care (CSC) program in New Haven, CT. Comparisons using Chi-square and ANOVA were made at baseline and one-year follow-up on variables from demographic, diagnostic stability (SCID) and available measurement domains relating to severity of illness (psychotropic medication and resource utilization). The principal findings of the present study are: 1) large majority of cases in both SIPS CV (n=27/33, 81.8%) and FEP (n=57/67, 85.1%) samples continued to have current psychosis diagnoses at one year follow up, 2) exposure to antipsychotic medication was higher in SIPS CVs (n=17/32, 53.1%) compared to SIPS NCVs (n=81/397, 20.4%), and similar as compared to FEP cases (n=39/65, 60%), 3) at follow up, SIPS CV had higher rates of resource utilization (any psychiatric hospitalizations, day hospital admissions, and ER visits) than SIPS-NCV and were similar to FEP in most categories. The results suggest that the SIPS definition of psychosis onset carries substantial validity in that those with SIPS-defined psychosis demonstrate similar diagnostic stability and severity of illness at one-year follow as a first episode sample and greater severity of illness as compared to a SIPS-defined CHR con-converting sample. Limitations include the lack of functional assessments at follow-up in the SIPS-CV. Additional studies are needed to further validate the CHR vs transition to psychosis distinction. Since many patients who come to baseline evaluation for CHR are discovered to have previously unrecognized frank psychosis, future studies should aim to obtain additional evidence by following this important group.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations0
Publié2019
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