Variation of subclinical psychosis as a function of population density across different European settings: Findings from the multi‐national <scp>EU</scp> ‐ <scp>GEI</scp> study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Urbanicity is a well-established risk factor for psychosis. Our recent multi-national study found an association between urbanicity and clinical psychosis in Northern Europe but not in Southern Europe. In this study, we hypothesized that the effect of current urbanicity on variation of schizotypy would be greater in North-western Europe countries than in Southern Europe ones. METHODS: We recruited 1080 individuals representative of the populations aged 18-64 of 14 different sites within 5 countries, classified as either North-western Europe (England, France, and The Netherlands) with Southern Europe (Spain and Italy). Our main outcome was schizotypy, assessed through the Structured Interview for Schizotypy-Revised. Our main exposure was current urbanicity, operationalized as local population density. A priori confounders were age, sex, ethnic minority status, childhood maltreatment, and social capital. Schizotypy variation was assessed using multi-level regression analysis. To test the differential effect of urbanicity between North-western and Southern European, we added an interaction term between population density and region of recruitment. RESULTS: = 6.85; p = 0.009). The effect of urbanicity on schizotypy was substantially stronger in North-western Europe (β = 0.620,95%CI = 0.362-0.877;p < 0.001) compared with Southern Europe (β = 0.190,95%CI = 0.083-0.297;p = 0.001). CONCLUSIONS: The association between urbanicity and both subclinical schizotypy and clinical psychosis, rather than being universal, is context-specific. Considering that urbanization is a rapid and global process, further research is needed to disentangle the specific factors underlying this relationship.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».