Resilience Factors Preventing Schizophrenia in Ultra-high Risk Patients: Lessons from Genetics
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decades, researchers and psychiatrists in the field of psychosis have moved from a conception of a chronic presentation to a more dynamic paradigm. Accordingly, schizophrenia is now conceptualized as a progressive illness that typically emerges during late adolescence and follows different stages: early vulnerability, ultra-high risk state, first episode of psychosis, and chronic disease. Only one-quarter of the ultra-high risk patients will convert to a full-blown psychotic episode within 3 years while the others, called non-converters, will remain at-risk, develop other psychiatric disorders, or fully recover. The reasons for this differential outcome are not yet understood but this concept opens the way to scientific research to determine the protective factors involved in resilience for non-converters. Based on the Gene X Environment interaction model, schizophrenia results from genetic vulnerability and environmental aggressions which can have an impact on the epigenome and gene expression. Recent studies have shown that genetic variants play a role in the resilience of psychosis. Polygenic risk scores, computed as the addition of genetic polymorphisms, can modulate the effects of genetic at-risk deletions (i.e. del22q11) that predispose to psychosis and may also influence the cognitive symptoms of ultra-high risk patients. Resilience, defined as the ability to withstand adversity, is not only related to external skills or psychotherapeutic care but could also be explained by internal molecular factors. Identifying the genetic factors of resilience might help to stratify the risk and to develop precision medicine in psychiatry. 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».