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Enregistrement W4391263431 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.53426

Duration of Untreated Prodromal Psychosis and Cognitive Impairments

2024· article· en· W4391263431 sur OpenAlexaff
Tianhong Zhang, HuiRu Cui, YanYan Wei, XiaoChen Tang, Lihua Xu, YeGang Hu, Yingying Tang, HaiChun Liu, Zixuan Wang, Tao Chen, Chunbo Li, Jijun Wang

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPsychosisPercentileProdromeCognitionCohortMedicineNeuropsychologyPsychiatryNeurocognitiveProportional hazards modelEffects of sleep deprivation on cognitive performancePsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: The possible association between the duration of untreated prodromal symptoms (DUPrS) and cognitive functioning in individuals at clinical high risk (CHR) for psychosis remains underexplored. Objective: To investigate the intricate interplay between DUPrS, cognitive performance, and conversion outcomes, shedding light on the potential role of DUPrS in shaping cognitive trajectories and psychosis risk in individuals at CHR for psychosis. Design, Setting, and Participants: This cohort study of individuals at CHR for psychosis was conducted at the Shanghai Mental Health Center in China from January 10, 2016, to December 29, 2021. Participants at CHR for psychosis typically exhibit attenuated positive symptoms; they were identified according to the Structured Interview for Prodromal Syndromes, underwent baseline neuropsychological assessments, and were evaluated at a 3-year clinical follow-up. Data were analyzed from August 25, 2021, to May 10, 2023. Exposure: Duration of untreated prodromal symptoms and cognitive impairments in individuals at CHR for psychosis. Main Outcomes and Measures: The primary study outcome was conversion to psychosis. The DUPrS was categorized into 3 groups based on percentiles (33rd percentile for short [≤3 months], 34th-66th percentile for median [4-9 months], and 67th-100th percentile for long [≥10 months]). The DUPrS, cognitive variables, and the risk of conversion to psychosis were explored through quantile regression and Cox proportional hazards regression analyses. Results: This study included 506 individuals (median age, 19 [IQR, 16-21] years; 53.6% [n = 271] women). The mean (SD) DUPrS was 7.8 (6.857) months, and the median (IQR) was 6 (3-11) months. The short and median DUPrS groups displayed poorer cognitive performance than the long DUPrS group in the Brief Visuospatial Memory Test-Revised (BVMT-R) (Kruskal-Wallis χ2 = 8.801; P = .01) and Category Fluency Test (CFT) (Kruskal-Wallis χ2 = 6.670; P = .04). Quantile regression analysis revealed positive correlations between DUPrS rank and BVMT-R scores (<90th percentile of DUPrS rank) and CFT scores (within the 20th-70th percentile range of DUPrS rank). Among the 506 participants, 20.8% (95% CI, 17.4%-24.5%) converted to psychosis within 3 years. Cox proportional hazards regression analysis identified lower educational attainment (hazard ratio [HR], 0.912; 95% CI, 0.834-0.998), pronounced negative symptoms (HR, 1.044; 95% CI, 1.005-1.084), and impaired performance on the Neuropsychological Assessment Battery: Mazes (HR, 0.961; 95% CI, 0.924-0.999) and BVMT-R (HR, 0.949; 95% CI, 0.916-0.984) tests as factors associated with conversion. Conclusions and Relevance: The finding of this cohort study suggest the intricate interplay between DUPrS, cognitive performance, and conversion risk in individuals at CHR for psychosis. The findings emphasize the importance of considering both DUPrS and cognitive functioning in assessing the trajectory of these individuals.

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)0,000
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 enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations15
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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