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Enregistrement W4376637800 · doi:10.1101/2023.05.15.23290015

On the Proportion of Patients Who Experience a Prodrome Prior to Psychosis Onset - A Systematic Review and Meta-analysis

2023· review· en· W4376637800 sur OpenAlexaff
David Benrimoh, Viktor Dlugunovych, Abigail C. Wright, Peter Phalen, Melissa Funaro, Maria Ferrara, Albert R. Powers, Scott W. Woods, Sinan Gülöksüz, Alison R. Yung, Vinod H. Srihari, Jai Shah

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesYale University
Mots-clésProdromePsychosisMeta-analysisMedicineCritical appraisalPsychiatryChecklistMEDLINEPsycINFOSystematic reviewClinical psychologyCochrane LibraryPsychologyInternal medicineAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT BACKGROUND Preventing or delaying the onset of psychosis requires identification of those at risk for developing psychosis. For predictive purposes, the prodrome – a constellation of symptoms which may occur before the onset of psychosis – has been increasingly recognized as having utility. However, it is unclear what proportion of patients are expected to experience a prodrome or how this varies according to the definition used. METHODS We conducted a systematic review and meta-analysis of studies of patients with psychosis with the objective of determining the proportion of patients who experienced a prodrome prior to psychosis onset. Inclusion criteria included a consistent prodrome definition and reporting the proportion of patients who experienced a prodrome. We excluded studies of only patients with a prodrome or solely substance-induced psychosis, qualitative studies without prevalence data, conference abstracts, and case reports/case series. We searched Ovid MEDLINE, Embase (Ovid), APA PsycInfo (Ovid), Web of Science Core Collection (Clarivate), Cochrane Database of Systematic Reviews, Cochrane Central Register of Controlled Trials, APA PsycBooks (Ovid), ProQuest Dissertation & Thesis, on March 3, 2021. Studies were assessed for quality using the Critical Appraisal Checklist for Prevalence Studies. Narrative synthesis and proportion meta-analysis were used to estimate prodrome prevalence. I 2 and predictive interval were used to assess heterogeneity. Subgroup analyses were used to probe sources of heterogeneity. (PROSPERO ID: CRD42021239797). RESULTS Seventy-one articles were included, representing 13,774 patients. Studies varied significantly in terms of methodology and prodrome definition used. The random effects proportion meta-analysis estimate for prodrome prevalence was 78.3% (95% CI= 72.8-83.2); heterogeneity was high (I 2 97.98% [95% CI= 97.71-98.22]); and the prediction interval was wide (95% PI= 0.411-0.936). There were no meaningful differences in prevalence between grouped prodrome definitions, and subgroup analyses failed to reveal a consistent source of heterogeneity. CONCLUSIONS This is the first meta-analysis on the prevalence of a prodrome prior to the onset of first episode psychosis. The majority of patients (78.3%) were found to experience a prodrome prior to psychosis onset. However, findings are highly heterogenous across study and no definitive source of heterogeneity was found. As most studies were retrospective in nature, recall bias likely affects these results. While the large majority of patients with psychosis experience a prodrome in some form, it is unclear if the remainder of patients experience no prodrome, or if ascertainment methods employed in the studies were not sensitive to their experiences. Given widespread investment in indicated prevention of psychosis through prospective identification and intervention during the prodrome, a resolution of this question as well as a consensus definition of the prodrome is much needed in order to effectively direct services, and may be accomplished through novel, densely sampled prospective cohort studies.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0260,055
Bibliométrie0,0110,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,418
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 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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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