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Enregistrement W4311652050 · doi:10.1101/2022.12.01.22282991

Substance use in youth at genetic and clinical high risk for psychosis

2022· preprint· en· W4311652050 sur OpenAlexaff
Carolyn Amir, Simon Kapler, Gil D. Hoftman, Leila Kushan, Jamie Zinberg, Kristin S. Cadenhead, Leda Kennedy, Barbara A. Cornblatt, Matcheri S. Keshavan, Daniel H. Mathalon, Diana O. Perkins, William S. Stone, Ming T. Tsuang, Elaine F. Walker, Scott W. Woods, Tyrone D. Cannon, Jean Addington, Carrie E. Bearden

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProdromePsychosisCannabisSchizophrenia (object-oriented programming)PsychiatryAnhedoniaPsychologyLongitudinal studyYoung adultAge of onsetMoodMedicineClinical psychologyInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Elevated rates of alcohol, tobacco, and cannabis use are observed in both patients with psychotic disorders and individuals at clinical high risk for psychosis (CHR-P), and strong genetic associations exist between substance use disorders and schizophrenia. While individuals with 22q11.2 deletion syndrome (22qDel) are at increased genetic risk for psychosis, initial evidence suggests that they have strikingly low rates of substance use. In the current study, we aimed to directly compare substance use patterns and their neurobehavioral correlates in genetic and clinical high-risk cohorts. Methods Data on substance use frequency and severity, clinical symptoms and neurobehavioral measures were collected at baseline and at 12-month follow-up visits in two prospective longitudinal cohorts: participants included 89 22qDel carriers and 65 age and sex-matched typically developing (TD) controls (40.67% male, M age =19.26 ± 7.84 years) and 1288 CHR-P youth and 371 matched TD controls from the North American Prodrome Longitudinal Study-2 and 3 (55.74% male; M age =18.71 ± 4.27 years). Data were analyzed both cross-sectionally and longitudinally using linear mixed models. Results Controlling for age, sex, and site, CHR-P individuals had significantly elevated rates of tobacco, alcohol, and cannabis use relative to TD controls, whereas 22qDel had significantly lower rates. Increased substance use frequency and severity in CHR-P individuals was associated with increased positive psychosis symptom severity, dysphoric mood, social functioning, and IQ, while higher social anhedonia was associated with lower substance use frequency and severity, across all domains at baseline. These patterns persisted when we investigated these relationships longitudinally over one-year. CHR-P youth exhibited significantly increased positive psychosis symptoms, dysphoric mood, social anhedonia, and IQ compared to 22qDel carriers, and significantly higher social functioning and lower rates of autism spectrum disorder (ASD) compared to 22qDel carriers, both at baseline and at one year follow-up. Conclusions Individuals at genetic and clinical high risk for psychosis have strikingly different patterns of substance use. Factors such as increased neurodevelopmental symptoms (lower IQ, higher rates of ASD) and poorer social functioning in 22qDel may help explain this distinction from substance use patterns observed in CHR-P individuals.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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