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Enregistrement W4294202706 · doi:10.1192/j.eurpsy.2022.49

Resilience Factors Preventing Schizophrenia in Ultra-high Risk Patients: Lessons from Genetics

2022· article· en· W4294202706 sur OpenAlexaff
Boris Chaumette, C. Jiao, Q. He

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)PsychosisVulnerability (computing)PsychologyPsychological resiliencePsychiatryEndophenotypeDiseaseGenetic architectureClinical psychologyMedicineCognitionPopulationPsychotherapistQuantitative trait locusInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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