Disentangling early and late onset of psychosis in women
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Women present a second peak of incidence of psychosis during menopausal transition, partially explained by the loss of estrogen protection conferred during the reproductive years. Despite this, few studies compare sociodemographic, biological, clinical varibles and neurocognitive performance between women with early onset of psychosis (EOP) and those with late onset of psychosis (LOP). Objectives Our aim was to characterize both groups in a large sample of women, of which 294 were FEP patients (EOP = 205; LOP = 85) and 202 were healthy controls (HC) grouped following cutoff point (<>40 years of age) in previous studies. Methods Clinical and laboratory assessments were completed. Neurocognitive performance was also evaluated, and a cognitive global deficit score (GDS) was derived. ANCOVA was used for comparisons. Results EOP women were more frequently single and unemployed than comparable HC. Cholesterol levels in LOP women were higher than those of EOP women. LOP presented less severe symptoms, and higher scores in processing speed and premorbid IQ than EOP patients. Cannabis and alcohol use were also more frequent in EOP than LOP women. Conclusions Women with EOP and LOP show several sociodemographic, neuropsychological and clinical differences which may be valuable for planning personalized treatment emphasizing in socialization and differential generational dynamics. Some of these differences may be due to the aging process, while others might be influenced by factors such as lack of estrogen neuroprotection. In turn, drug consumption, low IQ and recent experienced trauma could as well reduce efficacy of hormonal neuroprotection. Disclosure No significant relationships.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».