Dynamic networks of psychotic symptoms in adults living in precarious housing or homelessness
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background People living in precarious housing or homelessness have higher than expected rates of psychotic disorders, persistent psychotic symptoms, and premature mortality. Psychotic symptoms can be modeled as a complex dynamic system, allowing assessment of roles for risk factors in symptom development, persistence, and contribution to premature mortality. Method The severity of delusions, conceptual disorganization, hallucinations, suspiciousness, and unusual thought content was rated monthly over 5 years in a community sample of precariously housed/homeless adults ( n = 375) in Vancouver, Canada. Multilevel vector auto-regression analysis was used to construct temporal, contemporaneous, and between-person symptom networks. Network measures were compared between participants with ( n = 219) or without ( n = 156) history of psychotic disorder using bootstrap and permutation analyses. Relationships between network connectivity and risk factors including homelessness, trauma, and substance dependence were estimated by multiple linear regression. The contribution of network measures to premature mortality was estimated by Cox proportional hazard models. Results Delusions and unusual thought content were central symptoms in the multilevel network. Each psychotic symptom was positively reinforcing over time, an effect most pronounced in participants with a history of psychotic disorder. Global connectivity was similar between those with and without such a history. Greater connectivity between symptoms was associated with methamphetamine dependence and past trauma exposure. Auto-regressive connectivity was associated with premature mortality in participants under age 55. Conclusions Past and current experiences contribute to the severity and dynamic relationships between psychotic symptoms. Interrupting the self-perpetuating severity of psychotic symptoms in a vulnerable group of people could contribute to reducing premature mortality.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».