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Enregistrement W4322617394 · doi:10.1017/s0954579423000056

Examining the psychobiological response to acute social stress across clinical stages and symptom trajectories in the early psychosis continuum

2023· article· en· W4322617394 sur OpenAlexaff
Jai Shah, Vincent Paquin, Sarah V. McIlwaine, Ashok Malla, Ridha Joober, Marita Pruessner

Notice bibliographique

RevueDevelopment and Psychopathology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueStress Responses and Cortisol
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrier social stress testPsychosisHeart ratePsychologyBlood pressureSocial stressClinical psychologyFight-or-flight responseYoung adultPsychiatryDevelopmental psychologyInternal medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The stress-vulnerability model has been repeatedly highlighted in relation to the risk, onset and course of psychosis, and has been independently studied in clinical high-risk (CHR) and first-episode psychosis (FEP) populations. Notable in this literature, however, is that there are few studies directly comparing markers of stress response across progressive stages of illness. Here we examined the psychobiological response to the Trier Social Stress Test in 28 CHR (mean age 19.1) and 61 FEP (age 23.0) patients, in order to understand the stage(s) or trajectories in which differences in subjective stress or physiological response occur. The overall clinical sample had greater perceived stress and blunted cortisol (FEP + CHR, n = 89, age 21.7) compared with healthy controls ( n = 45, age 22.9). Additional analyses demonstrated elevated heart rate and systolic blood pressure in FEP compared with CHR, but there were no further differences in physiological parameters (cortisol, heart rate, or blood pressure) between stage- or trajectory-based groups. Together, this suggests that individual stress response markers may differentially emerge at particular stages en route to psychosis – and demonstrates how stage-based analyses can shed light on the emergence and evolution of neurobiological changes in mental illness.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,522

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,288 · 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.

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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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