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Enregistrement W4399715873 · doi:10.1016/j.psychres.2024.116034

First episode psychoses in people over-35 years old: uncovering potential actionable targets for early intervention services

2024· article· en· W4399715873 sur OpenAlexafffund
Maria Ferrara, Ilaria Domenicano, Aurora Marchi, Giulia Zaffarami, Alice Onofrio, Lorenzo Benini, Cristina Sorio, Elisabetta Gentili, Martino Belvederi Murri, Tommaso Toffanin, Julian Little, Luigi Grassi

Notice bibliographique

RevuePsychiatry Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi di FerraraEuropean CommissionUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicineIntervention (counseling)PsychosisPsychiatryEarly psychosisRetrospective cohort studyPediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The traditional youth-oriented design of Early Intervention Services (EIS) may lead to the exclusion of patients who have their psychotic onset later in life. A retrospective study was conducted to compare first-episode psychosis (FEP) patients who accessed treatment when aged ≤ 35 years with those ≥36+. A total of 854 patients were identified among 46,222 individuals who had access to community psychiatric services from 1991 to 2021. FEP were aged 18-65, received care between 2012 and 2021 and had a diagnosis of affective or non-affective FEP. Two groups were identified (FEP diagnosed at age ≤ 35 vs ≥ 36) and compared for sociodemographic and clinical characteristics. Most patients were diagnosed when aged ≥ 36+ (61.8%). Compared to the ≤ 35 group, older patients were more likely to be women, married and diagnosed with affective psychosis, and they were less frequently hospitalized. Long-acting injectables antipsychotics (LAI) were less frequently prescribed in the ≥ 36+ group, whereas antidepressants were more frequently prescribed compared to those aged ≤ 35. In both age groups, women were less frequently prescribed LAIs compared to men. These findings highlight the need to reorient EIS to accommodate the needs of older FEP, especially women.

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)0,001
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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