Multidimensional predictors of negative symptoms in antipsychotic-naive first-episode psychosis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».