Advancements and Future Directions in Prevention Based on Evaluation for Individuals With Clinical High Risk of Psychosis: Insights From the SHARP Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND HYPOTHESIS: This review examines the evolution and future prospects of prevention based on evaluation (PBE) for individuals at clinical high risk (CHR) of psychosis, drawing insights from the SHARP (Shanghai At Risk for Psychosis) study. It aims to assess the effectiveness of non-pharmacological interventions in preventing psychosis onset among CHR individuals. STUDY DESIGN: The review provides an overview of the developmental history of the SHARP study and its contributions to understanding the needs of CHR individuals. It explores the limitations of traditional antipsychotic approaches and introduces PBE as a promising framework for intervention. STUDY RESULTS: Three key interventions implemented by the SHARP team are discussed: nutritional supplementation based on niacin skin response blunting, precision transcranial magnetic stimulation targeting cognitive and brain functional abnormalities, and cognitive behavioral therapy for psychotic symptoms addressing symptomatology and impaired insight characteristics. Each intervention is evaluated within the context of PBE, emphasizing the potential for tailored approaches to CHR individuals. CONCLUSIONS: The review highlights the strengths and clinical applications of the discussed interventions, underscoring their potential to revolutionize preventive care for CHR individuals. It also provides insights into future directions for PBE in CHR populations, including efforts to expand evaluation techniques and enhance precision in interventions.
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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 | 0,014 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».