Proportion and predictors of remission and recovery in first-episode psychosis: Systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To determine the proportion of patients in symptomatic remission and recovery following a first-episode of psychosis (FEP). METHODS: A multistep literature search using the Web of Science database, Cochrane Central Register of Reviews, Ovid/PsychINFO, and trial registries from database inception to November 5, 2020, was performed. Cohort studies and randomized control trials (RCT) investigating the proportion of remission and recovery following a FEP were included. Two independent researchers searched, following PRISMA and MOOSE guidelines and using a PROSPERO protocol. We performed meta-analyses regarding the proportion of remission/recovery (symptomatic plus functional outcomes). Heterogeneity was measured employing Q statistics and I2 test. To identify potential predictors, meta-regression analyses were conducted, as well as qualitative reporting of studies included in a systematic review. Sensitivity analyses were performed regarding different times of follow-up and type of studies. RESULTS: One hundred articles (82 cohorts and 18 RCTs) were included in the meta-analysis. The pooled proportion of symptomatic remission was 54% (95%CI [30, 49-58]) over a mean follow-up period of 43.57 months (SD = 51.82) in 76 studies. After excluding RCT from the sample, the proportion of remission remained similar (55%). The pooled proportion of recovery was 32% (95%CI [27-36]) over a mean follow-up period of 71.85 months (SD = 73.54) in 40 studies. After excluding RCT from the sample, the recovery proportion remained the same. No significant effect of any sociodemographic or clinical predictor was found. CONCLUSIONS: Half of the patients are in symptomatic remission around 4 years after the FEP, while about a third show recovery after 5.5 years.
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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) | 0,006 | 0,001 |
| 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 découle