Longitudinal impact of trauma in the North American Prodrome Longitudinal Study‐3
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Individuals at clinical high risk (CHR) for psychosis have been shown to experience more trauma than the general population. However, although the effects of trauma appear to impact some symptoms it does not seem to increase the risk of transition to psychosis. The aim of this article was to examine the prevalence of trauma, and its association with longitudinal clinical and functional outcomes in a large sample of CHR individuals. METHODS: From the North American Prodrome Longitudinal Study-3 (NAPLS-3) 690 CHR individuals and 91 healthy controls from nine study sites between 2015 and 2018 were assessed. Historical trauma experiences were captured at baseline. Participants completed longitudinal assessments measuring clinical outcomes including positive and negative symptoms, depression, social and role functioning and assessing transition to psychosis. RESULTS: From the 690 CHR participants and 96 healthy controls, 343 (49.6%) and 15 (15.6%), respectively, reported a history of trauma (p < .001). Emotional neglect (70.3%) was the most commonly reported type of trauma, followed by psychological abuse (57.4%). Among CHR participants, time to transition to psychosis was not associated with trauma. Baseline depression and suspiciousness/persecutory ideas were statistically significantly different between CHR individuals who did or did not experience trauma. However, when examining clinical and functional outcomes over 12-months of follow-up, there were no differences between those who experienced trauma and those who did not. CONCLUSION: Overall, trauma is a significantly prevalent among CHR individuals. The effects of trauma on transition and longitudinal clinical and functional outcomes were not significant.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».