Impact of Gaming Disorder on First Episode Psychosis Patients’ Evolution: Protocol for a Multicentered Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Aims: The objective of this study is to underline the impact of Gaming Disorder on the clinical evolution of patients with First Episode Psychosis. The specific aims of the study are to determine the prevalence of gaming disorder among those patients and assess the consequences of gaming on their clinical trajectory. Methods: This is a prospective multicenter cohort study that will enroll 800 patients diagnosed with a first episode psychosis, with a follow-up period of up to 3 years. Using a systematic screening procedure for gaming disorder, the clinical staff will assess patients gaming habits at admission and every 6 months thereafter. Information from patients’ medical records will also be extracted using the same timeframe. Results: The patients’ characteristics at admission and during follow-up will be presented in the form of descriptive statistics and compared between different subgroups of patients using uni- and multivariate logistic regression models. Repeated measures ANCOVA will also be performed to analyze the impact of gaming disorders on patients’ clinical path as assessed by the Positive and Negative Syndrome Scale and the Clinical Global Impression scale, considering covariates such as psychiatric diagnosis, pharmacological treatment, age, sex/gender, and duration of untreated psychosis. Conclusion: These findings will guide the development of prevention, detection, and treatment strategies for the comorbidity between gaming disorder and first episode psychosis, ultimately improving the patients’ recovery.
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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 | 0,021 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,022 | 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 ».