Accelerating Medicines Partnership<sup>®</sup> Schizophrenia (AMP<sup>®</sup>SCZ): developing tools to enable early intervention in the psychosis high risk state
Notice bibliographique
Résumé
Accelerating Medicines Partnership ® Schizophrenia (AMP ® SCZ): developing tools to enable early intervention in the psychosis high risk stateSchizophrenia is a severe mental illness that presents with pos itive, negative and cognitive symptoms and ranks among the top 15 leading causes of disability worldwide 1 .Signs of risk for developing this illness can occur months to years before diagno sis.This early period, referred to as the clinical high risk (CHR) for psychosis state, reflects a time during which attenuated psy chotic symptoms, marked declines in social and role functioning, helpseeking behavior, and nonpsychotic comorbidity are noted.Intervention in the CHR state can prevent future illnessrelated dis ability 2 .Longitudinal studies of CHR individuals show that, at two year followup, approximately 20% transition to psychosis 3 , 41% undergo remission 4 , but many of the remainder experience sig nificant symptoms and problems in functioning 4 .Studies are underway to establish risk calculators and biomarkers that can help identify CHR individuals who are most likely to convert to psychosis, but more work is needed to develop tools that use mechanistic input to stratify CHR populations by predicted clini cal outcomes beyond psychosis 5 .The CHR stage represents a unique opportunity to develop interventions guided by such tools, focused on reducing conversion to psychosis and improv ing longterm functional outcomes.Aimed at capitalizing on this opportunity, the Accelerating
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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 | 0,017 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».