A Secondary Analysis of the Complex Interplay between Psychopathology, Cognitive Functions, Brain Derived Neurotrophic Factor Levels, and Suicide in Psychotic Disorders: Data from a 2-Year Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
Identifying phenotypes at high risk of suicidal behaviour is a relevant objective of clinical and translational research and can facilitate the identification of possible candidate biomarkers. We probed the potential association and eventual stability of neuropsychological profiles and serum BDNF concentrations with lifetime suicide ideation and attempts (LSI and LSA, respectively) in individuals with schizophrenia (SCZ) and schizoaffective disorder (SCA) in a 2-year follow-up study. A secondary analysis was conducted on a convenience sample of previously recruited subjects from a single outpatient clinic. Retrospectively assessed LSI and LSA were recorded by analysing the available longitudinal clinical health records. LSI + LSA subjects consistently exhibited lower PANSS-defined negative symptoms and better performance in the BACS-letter fluency subtask. There was no significant association between BDNF levels and either LSI or LSA. We found a relatively stable pattern of lower negative symptoms over two years among patients with LSI and LSA. No significant difference in serum BDNF concentrations was detected. The translational viability of using neuropsychological profiles as a possible avenue for the identification of populations at risk for suicide behaviours rather than the categorical diagnosis represents a promising option but requires further confirmation.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».