Variation of subclinical psychosis across 16 sites in Europe and Brazil: findings from the multi-national EU-GEI study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Incidence of first-episode psychosis (FEP) varies substantially across geographic regions. Phenotypes of subclinical psychosis (SP), such as psychotic-like experiences (PLEs) and schizotypy, present several similarities with psychosis. We aimed to examine whether SP measures varied across different sites and whether this variation was comparable with FEP incidence within the same areas. We further examined contribution of environmental and genetic factors to SP. METHODS: We used data from 1497 controls recruited in 16 different sites across 6 countries. Factor scores for several psychopathological dimensions of schizotypy and PLEs were obtained using multidimensional item response theory models. Variation of these scores was assessed using multi-level regression analysis to estimate individual and between-sites variance adjusting for age, sex, education, migrant, employment and relational status, childhood adversity, and cannabis use. In the final model we added local FEP incidence as a second-level variable. Association with genetic liability was examined separately. RESULTS: Schizotypy showed a large between-sites variation with up to 15% of variance attributable to site-level characteristics. Adding local FEP incidence to the model considerably reduced the between-sites unexplained schizotypy variance. PLEs did not show as much variation. Overall, SP was associated with younger age, migrant, unmarried, unemployed and less educated individuals, cannabis use, and childhood adversity. Both phenotypes were associated with genetic liability to schizophrenia. CONCLUSIONS: Schizotypy showed substantial between-sites variation, being more represented in areas where FEP incidence is higher. This supports the hypothesis that shared contextual factors shape the between-sites variation of psychosis across the spectrum.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».