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Enregistrement W4205312260 · doi:10.1503/jpn.210138

Multidimensional predictors of negative symptoms in antipsychotic-naive first-episode psychosis

2022· article· en· W4205312260 sur OpenAlexvenueno aff
Alba Toll, Laura Blanco‐Hinojo, Daniel Bergé, Xavier Durán, Irene Canosa, Teresa Legido, F. Màrmol, Víctor Pérez, Emilio Fernández-Egea, Anna Mané

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychiatry and Neuroscience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosisInternal medicineDrug-naïvePsychologySchizophrenia (object-oriented programming)AmygdalaPositive and Negative Syndrome ScaleBrain-derived neurotrophic factorAntipsychoticPsychiatryMedicineClinical psychologyNeurotrophic factorsDrug

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Despite a large body of schizophrenia research, we still have no reliable predictors to guide treatment from illness onset. The present study aimed to identify baseline clinical or neurobiological factors — including peripheral brain-derived neurotrophic factor (BDNF) levels and amygdala or hippocampal relative volumes — that could predict negative symptomatology and persistent negative symptoms in first-episode psychosis after 1 year of follow-up. Methods: We recruited 50 drug-naive patients with first-episode psychosis and 50 age- and sex-matched healthy controls to study brain volumes. We performed univariate and multiple and logistic regression analyses to determine the association between baseline clinical and neurobiological variables, score on the PANSS negative subscale and persistent negative symptoms after 1 year of follow-up. Results: Low baseline serum BDNF levels ( p = 0.011), decreased left amygdala relative volume ( p = 0.001) and more severe negative symptomatology ( p = 0.021) predicted the severity of negative symptoms at 1 year, as measured by the PANSS negative subscale. Low baseline serum BDNF levels ( p = 0.012) and decreased left amygdala relative volume ( p = 0.010) predicted persistent negative symptoms at 1 year. Limitations: We were unable to assess negative symptoms and their dimensions with next-generation scales, which were not available when the study was initiated. Conclusion: This study shows that a set of variables at baseline, including low BDNF levels, smaller left amygdala relative volume and score on the PANSS negative subscale are significant predictors of outcomes in first-episode psychosis. These findings might offer an initial step for tailoring treatments in first-episode psychosis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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