Validating cognitive screening in young people with <scp>first‐episode</scp> psychosis: The <i>CogScreen</i> protocol
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Cognitive impairments are a core feature of first-episode psychosis (FEP) and one of the strongest predictors of long-term psychosocial functioning. Cognition should be assessed and treated as part of routine clinical care for FEP. Cognitive screening offers the opportunity to rapidly identify and triage those in most need of cognitive support. However, there are currently no validated screening measures for young people with FEP. CogScreen is a hybrid effectiveness-implementation study which aims to evaluate the classification accuracy (relative to a neuropsychological assessment as a reference standard), test-retest reliability and acceptability of two cognitive screening tools in young people with FEP. METHODS: Participants will be 350 young people (aged 12-25) attending primary and specialist FEP treatment centres in three large metropolitan cities (Adelaide, Sydney, and Melbourne) in Australia. All participants will complete a cross-sectional assessment over two sessions including two cognitive screening tools (Screen for Cognitive Impairment in Psychiatry and Montreal Cognitive Assessment), a comprehensive neuropsychological assessment battery, psychiatric and neurodevelopmental assessments, and other supplementary clinical measures. To determine the test-retest reliability of the cognitive screening tools, a subset of 120 participants will repeat the screening measures two weeks later. RESULTS: The protocol, rationale, and hypotheses for CogScreen are presented. CONCLUSIONS: CogScreen will provide empirical evidence for the validity and reliability of two cognitive screening tools when compared to a comprehensive neuropsychological assessment. The screening measures may later be incorporated into clinical practice to assist with rapid identification and treatment of cognitive deficits commonly experienced by young people with FEP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».