Timeframe for Conversion to Psychosis From Individuals at Clinical High-Risk: A Quantile Regression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND HYPOTHESIS: The time taken for an individual who is at the clinical high-risk (CHR) stage to transition to full-blown psychosis may vary from months to years. This temporal aspect, known as the timeframe for conversion to psychosis (TCP), is a crucial but relatively underexplored dimension of psychosis development. STUDY DESIGN: The sample consisted of 145 individuals with CHR who completed a 5-year follow-up with a confirmed transition to psychosis within this period. Clinical variables along with functional variables such as the Global Assessment of Function (GAF) score at baseline (GAF baseline) and GAF-drop from the highest score in the past year. The TCP was defined as the duration from CHR identification to psychosis conversion. Participants were categorized into 3 groups based on TCP: "short" (≤6 months, ≤33.3%), "median" (7-17 months, 33.3%-66.6%), and "long" (≥18 months, ≥66.6%). The quantile regression analysis was applied. STUDY RESULTS: The overall sample had a median TCP of 11 months. Significant differences among the three TCP groups were observed, particularly in GAF-drop (χ2 = 8.806, P = .012), disorganized symptoms (χ2 = 7.071, P = .029), and general symptoms (χ2 = 6.586, P = .037). Greater disorganized symptoms (odds ratio [OR] = 0.824, P = .009) and GAF-drop (OR = 0.867, P = .011) were significantly associated with a shorter TCP, whereas greater general symptoms (OR = 1.198, P = .012) predicted a longer TCP. Quantile regression analysis demonstrated a positive association between TCP and GAF baseline above the 0.7 quantile and a negative association between TCP rank and GAF drop below the 0.5 quantile. CONCLUSIONS: This study underscores the pivotal role of functional characteristics in shaping TCP among individuals with CHR, emphasizing the necessity for a comprehensive consideration of temporal aspects in early prevention efforts.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».