Converting scores between the PANSS and SAPS/SANS beyond the positive/negative dichotomy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previous work provided conversion equations for overall indices of positive and negative symptomatology between the two most widely used scales to assess symptom severity in schizophrenia, namely the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) and the Scales for the Assessment of Positive/Negative Symptoms (SAPS/SANS). Our objective was to provide such conversion equations for subdomains of positive and negative symptomatology in order to better account for the diversity of symptom profiles in schizophrenia.Method: Symptoms severity was assessed using both the PANSS and SAPS/SANS in 205 patients with schizophrenia. Two exploratory factor analyses combining items from both scales were first performed separately in the positive and negative symptom domains. For each identified factor, linear regression analyses were then conducted to obtain conversion equations from the PANSS to the SAPS/SANS and vice versa. Linear regression model estimation was performed on 80% of the data, and reliability was then evaluated on the 20% remaining data using intra-class correlation coefficient between the original and predicted scores. This procedure was repeated 100 times with random samplings for each factor cross-scale conversion.Results: Three-factor solutions were favored both in the positive and negative symptom domains. Based on the nature of items that strongly loaded on the different factors, positive factors were termed ‘Hallucinations’, ‘Delusions’ and ‘Disorganization’, while negative factors were associated with ‘Expressivity’, ‘Amotivation’ and ‘Cognition’. Intra-class correlation coefficients between the original and predicted scores were good to excellent (0.68-0.87) for all regressions, but for the cognition factor which were deemed as low (0.25, 0.26).Conclusion: The symptom subdomains identified by the decomposition of the positive and negative domains were consistent with current descriptions of symptom dimensions in schizophrenia. With the exception of the cognition subdomain, symptom severity scores can be converted with good accuracy between scales, beyond the positive/negative symptom dichotomy. Conversion equations are implemented in an R Shiny app to facilitate their use by the clinical research community.
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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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».