Characterizing Covariant Trajectories of Individuals at Clinical High Risk for Psychosis Across Symptomatic and Functional Domains
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The authors sought to characterize differences in outcomes among help-seeking individuals at clinical high risk for psychosis by identifying covariant longitudinal patterns of symptoms and functioning. METHODS: Group-based multitrajectory modeling was applied to longitudinal ratings of four symptom domains (positive, negative, disorganized, general) and general functioning among clinical high-risk individuals in an initial discovery sample (N=422). An independent sample (N=133) was used to test replicability. RESULTS: Three trajectory groups were identified among clinical high-risk individuals in the discovery sample: group 1 (30%) exhibited substantial improvement across all domains, with half reaching positive outcomes for both functioning and positive symptoms; group 2 (49%) exhibited moderate impairments across domains, with approximately one-quarter meeting criteria for positive outcomes; the remaining participants (group 3; 22%) exhibited consistent levels of severe impairment across domains and did not experience positive outcomes. These trajectory groups and remission patterns were replicated in an independent sample. CONCLUSIONS: Replicable subgroups of help-seeking clinical high-risk cases can be ascertained based on distinctive profiles of change over time in symptoms and functioning. Within each of the three identified subgroups, similar patterns of change (i.e., rapid, moderate, or no improvement) were observed across the four symptom domains and functioning. This consistency of change over time across domains within each subgroup is a novel observation supporting the syndrome consistency of clinical high-risk symptoms and signs. The observed trajectory subgroups are suggestive of different degrees of need for clinical interventions, ranging from minimal or supportive for about one-third of cases to increasingly intensive among the remainder.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».