Estimating the Prevalence of Schizophrenia in the General Population of Japan Using an Artificial Neural Network–Based Schizophrenia Classifier: Web-Based Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Estimating the prevalence of schizophrenia in the general population remains a challenge worldwide, as well as in Japan. Few studies have estimated schizophrenia prevalence in the Japanese population and have often relied on reports from hospitals and self-reported physician diagnoses or typical schizophrenia symptoms. These approaches are likely to underestimate the true prevalence owing to stigma, poor insight, or lack of access to health care among respondents. To address these issues, we previously developed an artificial neural network (ANN)-based schizophrenia classification model (SZ classifier) using data from a large-scale Japanese web-based survey to enhance the comprehensiveness of schizophrenia case identification in the general population. In addition, we also plan to introduce a population-based survey to collect general information and sample participants matching the population's demographic structure, thereby achieving a precise estimate of the prevalence of schizophrenia in Japan. Objective: This study aimed to estimate the prevalence of schizophrenia by applying the SZ classifier to random samples from the Japanese population. Methods: We randomly selected a sample of 750 participants where the age, sex, and regional distributions were similar to Japan's demographic structure from a large-scale Japanese web-based survey. Demographic data, health-related backgrounds, physical comorbidities, psychiatric comorbidities, and social comorbidities were collected and applied to the SZ classifier, as this information was also used for developing the SZ classifier. The crude prevalence of schizophrenia was calculated through the proportion of positive cases detected by the SZ classifier. The crude estimate was further refined by excluding false-positive cases and including false-negative cases to determine the actual prevalence of schizophrenia. Results: Out of 750 participants, 62 were classified as schizophrenia cases by the SZ classifier, resulting in a crude prevalence of schizophrenia in the general population of Japan of 8.3% (95% CI 6.6%-10.1%). Among these 62 cases, 53 were presumed to be false positives, and 3 were presumed to be false negatives. After adjustment, the actual prevalence of schizophrenia in the general population was estimated to be 1.6% (95% CI 0.7%-2.5%). Conclusions: This estimated prevalence was slightly higher than that reported in previous studies, possibly due to a more comprehensive disease classification methodology or, conversely, model limitations. This study demonstrates the capability of an ANN-based model to improve the estimation of schizophrenia prevalence in the general population, offering a novel approach to public health analysis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».