Patient-Reported Outcome Measures in Clinical High Risk for Psychosis: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
A key issue in both research and clinical work with youth at clinical high risk (CHR) of psychosis is that there are clearly heterogenous clinical outcomes in addition to the development of psychosis. Thus, it is important to capture the psychopathologic outcomes of the CHR group and develop a core outcomes assessment set that may help in dissecting the heterogeneity and aid progress toward new treatments. In assessing psychopathology and often poor social and role functioning, we may be missing the important perspectives of the CHR individuals themselves. It is important to consider the perspectives of youth at CHR by using patient-reported outcome measures (PROMs). This systematic review of PROMs in CHR was conducted based on a comprehensive search of several databases and followed the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. Sixty-four publications were included in the review examining PROMs for symptoms, functioning, quality of life, self-perceptions, stress, and resilience. Typically, PROMs were not the primary focus of the studies reviewed. The PROMs summarized here fit with results published elsewhere in the literature based on interviewer measures. However, very few of the measures used were validated for CHR or for youth. There are several recommendations for determining a core set of PROMs for use with CHR.
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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 | 0,016 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».