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Enregistrement W4319828920 · doi:10.1080/17522439.2022.2162955

Fear of psychotic relapse: exploring dynamic relationships with common early warning signs of relapse using electronic once-a-day self-reports

2023· article· en· W4319828920 sur OpenAlexaff
Stephanie Allan, Ciarán O’Driscoll, Hamish J. McLeod, John Gleeson, John Farhall, Emma Morton, Imogen Bell, Simon Bradstreet, Matthew Machin, Andrew Gumley

Notice bibliographique

RevuePsychosis · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilHealth Technology Assessment ProgrammeMedical Research Council
Mots-clésPsychologyAnxietyFeelingAffect (linguistics)Clinical psychologyIntervention (counseling)PsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Fear of relapse into psychosis is an independent risk factor for future relapse events, indicating its importance as a novel intervention target.Methods Twenty-five participants responded to daily ecological momentary assessment prompts assessing common early warning signs of relapse and self-reported positive experiences like feeling supported by others. We conducted multilevel vector auto-regression using common symptoms assessed in early warning signs monitoring relapse prevention while controlling for positive self-reported experiences like feeling supported by others to estimate three networks (to explore concurrent, temporal and overall relationships).Results Reporting fear of relapse was positively associated (within the same cross-sectional time window) with hearing voices, alongside anxiety, negative affect and sleep change. Fear of relapse appeared to predict anxiety, negative affect and greater fear of relapse on the next consecutive day. However, none of the typical early warning signs predicted fear of relapse within the temporal window, and the observed relationships were small.Discussion Early warning signs appeared to be poor predictors of experiencing fear of relapse in this study. Fear of relapse predicts later anxiety and negative affect and may be a valuable intervention target within the daily life of people diagnosed with schizophrenia.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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