Timing, Distribution, and Relationship Between Nonpsychotic and Subthreshold Psychotic Symptoms Prior to Emergence of a First Episode of Psychosis
Notice bibliographique
Résumé
Prospective population studies suggest that psychotic syndromes may be an emergent phenomenon-a function of severity and complexity of more common mental health presentations and their nonpsychotic symptoms. Examining the relationship between nonpsychotic and subthreshold psychotic symptoms in individuals who later developed the ultimate outcome of interest, a first episode of psychosis (FEP), could provide valuable data to support or refute this conceptualization of how psychosis develops. We therefore conducted a detailed follow-back study consisting of semistructured interviews with 430 patients and families supplemented by chart reviews in a catchment-based sample of affective and nonaffective FEP. The onset and sequence of 27 pre-onset nonpsychotic (NPS) or subthreshold psychotic (STPS) symptoms was systematically characterized. Differences in proportions were analyzed with z-tests, and correlations were assessed with negative binomial regressions. Both the first psychiatric symptom (86.24% NPS) and the first prodromal symptom (66.51% NPS) were more likely to be NPS than STPS. Patients reporting pre-onset STPS had proportionally more of each NPS than did those without pre-onset STPS. Finally, there was a strong positive correlation between NPS counts (reflecting complexity) and STPS counts (β = 0.34, 95% CI [0.31, 0.38], P < 2 e-16). Prior to a FEP, NPS precede STPS, and greater complexity of NPS is associated with the presence and frequency of STPS. These findings complement recent arguments that the emergence of psychotic illness is better conceptualized as part of a continuum-with implications for understanding pluripotential developmental trajectories and strengthening early intervention paradigms.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».