Latent trajectories of positive, negative symptoms and functioning in early intervention services for first-episode psychosis: A 2-year follow-up study
Notice bibliographique
Résumé
Background: From the first episode (FEP), the course of psychosis is marked by substantial heterogeneity of clinical and functional outcomes which poses significant challenges in providing prognostic guidance to patients and families. To better understand such heterogeneity within the context of early interventions servives (EIS), this study aimed to examine latent trajectories of positive, negative symptoms and functioning among FEP individuals undergoing EIS. Study design: The Prevention and Early Intervention Program for Psychoses (PEPP-Montreal) is a 2-year EIS for FEP that conducted longitudinal assessments of 689 individuals aged 14-35, including sociodemographics, cognition, psychopathology, and functioning. Latent growth mixture modelling was used to identify distinct patterns of clinical and functional trajectories. The inter-relationship between trajectories, and the association of trajectory membership with baseline characteristics and distal outcomes were investigated using the manual three-step approach.Study results: Two positive symptom trajectories (Stable-low -32%, Fluctuating -68%,), three negative symptom trajectories (Decreasing -41%, Fluctuating -15%, Stable-high -44%,) and two functioning trajectories (Increasing -57%, Stable-moderate -43%) were identified. Early treatment response, particularly on negative symptoms, consistently and strongly predicted better outcome trajectories (OR=[3.4-5.5]). Trajectories of higher symptom severity were associated with trajectory of worse functioning (RR=[1.5-2.2]), which exhibited lower rates of clinical and functional remission. Conclusion: These findings offer insights into clinically meaningful subgroups of individuals that could inform the prognosis of FEP and the development of individually tailored EIS. Individuals who do not show early improvement in negative symptoms may benefit from earlier psychosocial interventions specifically targeting actionable factors that contribute to secondary negative symptoms.
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 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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».