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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 0,012 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».