Global environmental risk factors of schizophrenia: a study protocol for systematic review and meta-analysis of cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Schizophrenia is a chronic, complex and severe psychiatric disorder affecting millions of people every year and inflicting different costs to the individual, family and community. A growing body of evidence has introduced several genetic and environmental factors and their interactions as aetiological factors of schizophrenia. The goal of this systematic review and meta-analysis is to present an updated representation of the global environmental risk factors of schizophrenia. METHOD AND ANALYSIS: This protocol is developed and reported according to Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Protocols guideline. We will systematically search the databases such as PubMed, Scopus, Web of Science, PsycINFO and Embase until 30 September 2022. We include Cohort studies that have reported one or more risk factors of schizophrenia. We will also search Google Scholar search engine and references lists of included articles. Extracting the relevant data and assessing the quality of the included studies will be independently performed by different authors of our team. The risk of bias for the included studies will be evaluated using Newcastle-Ottawa Scale. Subgroup analysis, meta-regression or sensitivity analysis will be our solution to deal with heterogeneity between studies. We will use a funnel diagram as well as Begg and Egger tests to check for possible publication bias. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval is not required because there will be no primary data collection or human involvement. The results of this study will be published in an international peer-reviewed journal. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42022359327.
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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 | 0,094 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,006 |
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 ».