Identifying clinical and psychological correlates of persistent negative symptoms in early-onset psychotic disorders
Notice bibliographique
Résumé
Persistent negative symptoms (PNS) contribute to impairment in psychosis. The characteristics of PNS seen in youth remained under-investigated. We aimed to demonstrate clinical, treatment-related, and psychosocial characteristics of PNS in early-onset schizophrenia-spectrum disorders (EOSD). 132 patients with EOSD were assessed with Positive and Negative Symptom Scale, Brief Negative Symptom Scale, Calgary Depression Scale for Schizophrenia, and Simpson-Angus Scale. Parenting skills and resilience were evaluated using Parental Attitude Research Instrument and Child and Youth Resilience Measure-12. Longer duration of untreated psychosis (DUP) and prodromal phase were found in primary and secondary PNS groups, compared to the non-PNS group. The primary PNS group was characterized by earlier age-onset, lower smoking rates, and more common clozapine use. Resilience and egalitarian/democratic parenting were negatively correlated with symptoms related to motivation/pleasure and blunted expression. More blunted expression-related symptoms and longer DUP in the first episode significantly predicted primary/secondary PNS at follow-up. Using the data from total negative symptom scores and DUP, Receiver Operating Characteristic analyses significantly differentiated primary/secondary PNS groups from the non-PNS counterparts. PNS associated with blunted expression and low motivation/pleasure in the first episode could persist into clinical follow-up. Effective pharmacological treatment and psychosocial interventions are needed in youth.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».