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Enregistrement W4390084495 · doi:10.1017/s1355617723010597

73 Identification of 24-Month Cognitive Trajectories Among Clinical High Risk for Psychosis (CHR-P) Using Latent Class Mixture Modeling

2023· article· en· W4390084495 sur OpenAlexaff
Ryan M. Guest, Jean Addington, Carrie E. Bearden, Kristin S. Cadenhead, Barbara A. Cornblatt, Daniel H. Mathalon, Diana O. Perkins, Ming T. Tsuang, Scott W. Woods, Tyrone D. Cannon, Matcheri S. Keshavan, William S. Stone, Elaine F. Walker

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Neuropsychological Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive Abilities and Testing
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionPsychologyLatent class modelSchizophrenia (object-oriented programming)PsychosisWechsler Adult Intelligence ScaleCohortDevelopmental psychologyClinical psychologyPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Cohort studies demonstrate that people who later develop schizophrenia, on average, present with mild cognitive deficits in childhood and endure a decline in adolescence and adulthood. Yet, tremendous heterogeneity exists during the course of psychotic disorders, including the prodromal period. Individuals identified to be in this period (known as CHR-P) are at heightened risk for developing psychosis (~35%) and begin to exhibit cognitive deficits. Cognitive impairments in CHR-P (as a singular group) appear to be relatively stable or ameliorate over time. A sizeable proportion has been described to decline on measures related to processing speed or verbal learning. The purpose of this analysis is to use data-driven approaches to identify latent subgroups among CHR-P based on cognitive trajectories. This will yield a clearer understanding of the timing and presentation of both general and domain-specific deficits. Participants and Methods: Participants included 684 young people at CHR-P (ages 12–35) from the second cohort of the North American Prodromal Longitudinal Study. Performance on the MATRICS Consensus Cognitive Battery (MCCB) and the Wechsler Abbreviated Scale of Intelligence (WASI-I) was assessed at baseline, 12-, and 24-months. Tested MCCB domains include verbal learning, speed of processing, working memory, and reasoning & problem-solving. Sex- and age-based norms were utilized. The Oral Reading subtest on the Wide Range Achievement Test (WRAT4) indexed pre-morbid IQ at baseline. Latent class mixture models were used to identify distinct trajectories of cognitive performance across two years. One- to 5-class solutions were compared to decide the best solution. This determination depended on goodness-of-fit metrics, interpretability of latent trajectories, and proportion of subgroup membership (>5%). Results: A one-class solution was found for WASI-I Full-Scale IQ, as people at CHR-P predominantly demonstrated an average IQ that increased gradually over time. For individual domains, one-class solutions also best fit the trajectories for speed of processing, verbal learning, and working memory domains. Two distinct subgroups were identified on one of the executive functioning domains, reasoning and problem-solving (NAB Mazes). The sample divided into unimpaired performance with mild improvement over time (Class I, 74%) and persistent performance two standard deviations below average (Class II, 26%). Between these classes, no significant differences were found for biological sex, age, years of education, or likelihood of conversion to psychosis (OR = 1.68, 95% CI 0.86 to 3.14). Individuals assigned to Class II did demonstrate a lower WASI-I IQ at baseline (96.3 vs. 106.3) and a lower premorbid IQ (100.8 vs. 106.2). Conclusions: Youth at CHR-P demonstrate relatively homogeneous trajectories across time in terms of general cognition and most individual domains. In contrast, two distinct subgroups were observed with higher cognitive skills involving planning and foresight, and they notably exist independent of conversion outcome. Overall, these findings replicate and extend results from a recently published latent class analysis that examined 12-month trajectories among CHR-P using a different cognitive battery (Allott et al., 2022). Findings inform which individuals at CHR-P may be most likely to benefit from cognitive remediation and can inform about the substrates of deficits by establishing meaningful subtypes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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