Recency and intensification of positive symptoms enhance prediction of conversion to syndromal psychosis in clinical high-risk patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early detection and intervention strategies in patients at clinical high-risk (CHR) for syndromal psychosis have the potential to contain the morbidity of schizophrenia and similar conditions. However, research criteria that have relied on severity and number of positive symptoms are limited in their specificity and risk high false-positive rates. Our objective was to examine the degree to which measures of recency of onset or intensification of positive symptoms [a.k.a., new or worsening (NOW) symptoms] contribute to predictive capacity. METHODS: We recruited 109 help-seeking individuals whose symptoms met criteria for the Progression Subtype of the Attenuated Positive Symptom Psychosis-Risk Syndrome defined by the Structured Interview for Psychosis-Risk Syndromes and followed every three months for two years or onset of syndromal psychosis. RESULTS: Forty-one (40.6%) of 101 participants meeting CHR criteria developed a syndromal psychotic disorder [mostly (80.5%) schizophrenia] with half converting within 142 days (interquartile range: 69-410 days). Patients with more NOW symptoms were more likely to convert (converters: 3.63 ± 0.89; non-converters: 2.90 ± 1.27; p = 0.001). Patients with stable attenuated positive symptoms were less likely to convert than those with NOW symptoms. New, but not worsening, symptoms, in isolation, also predicted conversion. CONCLUSIONS: Results suggest that the severity and number of attenuated positive symptoms are less predictive of conversion to syndromal psychosis than the timing of their emergence and intensification. These findings also suggest that the earliest phase of psychotic illness involves a rapid, dynamic process, beginning before the syndromal first episode, with potentially substantial implications for CHR research and understanding the neurobiology of psychosis.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».