MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3080233045 · doi:10.3389/fpsyt.2020.00833

Evidence of Slow Neural Processing, Developmental Differences and Sensitivity to Cannabis Effects in a Sample at Clinical High Risk for Psychosis From the NAPLS Consortium Assessed With the Human Startle Paradigm

2020· article· en· W3080233045 sur OpenAlexaff
Kristin S. Cadenhead, Erica Duncan, Jean Addington, Carrie E. Bearden, Tyrone D. Cannon, Barbara A. Cornblatt, Daniel H. Mathalon, Thomas H. McGlashan, Diana O. Perkins, Larry J. Seidman, Ming T. Tsuang, Elaine F. Walker, Scott W. Woods, Peter Bauchman, Ayşenil Belger, Ricardo E. Carrión, Franc C. L. Donkers, Jason Johannesen, Gregory A. Light, Margaret Niznikiewicz, Jason Nunag, Brian J. Roach

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Mental HealthNational Institutes of HealthU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésPsychosisPrepulse inhibitionProdromeCannabisPsychologySchizophrenia (object-oriented programming)PsychopathologyPsychiatryPopulationDiseaseClinical psychologyNeurocognitiveYoung adultMoro reflexBiomarkerMedicineInternal medicineCognitionDevelopmental psychologyNeuroscienceReflexBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Biomarkers are important in the study of the prodromal period of psychosis because they can help to identify individuals at greatest risk for future psychotic illness and provide insights into disease mechanism underlying neurodevelopmental abnormalities. The biomarker abnormalities can then be targeted with treatment, with an aim toward prevention or mitigation of disease. The human startle paradigm has been used in translational studies of psychopathology including psychotic illness to assess preattentive information processing for over 50 years. In one of the largest studies to date in clinical high risk (CHR) for psychosis participants, we aimed to evaluate startle indices as biomarkers of risk along with the role of age, sex, treatment, and substance use in this population of high risk individuals. METHODS: Startle response reactivity, latency, and prepulse inhibition (PPI) were assessed in 543 CHR and 218 Normal Comparison (NC) participants between the ages of 12 and 35. RESULTS: At 1 year follow-up, 58 CHR participants had converted to psychosis. CHR and NC groups did not differ across any of the startle measures but those CHR participants who later converted to psychosis had significantly slower startle latency than did those who did not convert to psychosis, and this effect was driven by female CHR participants. PPI was significantly associated with age in the CHR, but not the NC, participants with the greatest positive age correlations present in those CHR participants who later converted to psychosis, consistent with a prior report. Finally, there was a significant group by cannabis use interaction due to greater PPI in cannabis users and opposite PPI group effects in users (CHR>NC) and non-users (NC>CHR). DISCUSSION: This is the first study to demonstrate a relationship of startle response latency to psychotic conversion in a CHR population. PPI is an important biomarker that may be sensitive to the neurodevelopmental abnormalities thought to be present in psychosis prone individuals and the effects of cannabis. The significant correlations with age in this sample as well as the finding of greater PPI in CHR cannabis users replicate findings from another large sample of CHR participants.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in PsychiatryMême sujetSchizophrenia research and treatmentTravaux en français237 207