Neurocognitive resilience as a predictor of psychosis onset and functional outcomes in individuals at high risk
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neurocognitive resilience (NCR) refers to the ability of individuals to maintain cognitive function despite the presence of risk factors for psychosis. Investigating NCR is important as it may help predict the onset of psychosis and functional outcomes in individuals at clinical high risk (CHR) for psychosis. METHODS: This study employed a multi-group prospective design with a 3-year follow-up as part of the ShangHai At Risk for Psychosis-Extended project. Neurocognitive performance was assessed using the Chinese version of the Measurement and Treatment Research to Improve Cognition in Schizophrenia Consensus Cognitive Battery. The study focused on two primary outcomes: conversion/non-conversion to psychosis (CHR-C/CHR-NC) and non-remission/remission (CHR-NR/CHR-R). NCR was defined based on the adjusted cognitive variable relative to the healthy control(HC) group's mean, with three categories: NCR (NCR = 0) for scores within one standard deviation, NCR + (NCR = 1) for scores more than one standard deviation above, and NCR - (NCR = - 1) for scores more than one standard deviation below. RESULTS: The study included 771 individuals at CHR (346 males, mean age 18.8 years) and 764 HCs (359 males, mean age 22.5 years). Among the CHR participants, 540 (70.0%) completed the 3-year follow-up, with 106 (19.6%) converting to psychosis (CHR-C) and 277 (51.3%) classified as non-remission (CHR-NR). Significant negative correlations were found between the total NCR score and various clinical symptoms. Comparing CHR-C and non-converters (CHR-NC), there were notable differences in NCR distributions across four cognitive measures, with a higher proportion of CHR-C individuals categorized as NCR - . For CHR-NR versus remission (CHR-R), CHR-NR individuals were more likely to be classified as NCR - across nearly all cognitive domains. The receiver operating characteristic (ROC) curve for predicting conversion to psychosis yielded an area under the curve (AUC) of 0.621 (95% CI (0.561-0.681), p = 0.0001), while the ROC for predicting non-remission demonstrated a higher AUC of 0.826 (95% CI (0.790-0.861), p < 0.0001). CONCLUSIONS: NCR was associated with both conversion to psychosis and non-remission outcomes in CHR individuals, showing notable predictive accuracy, particularly for non-remission.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».