Positive Symptoms of Psychosis and International Classification of Diseases 11th Revision (ICD-11) Complex Post-traumatic Stress Disorder: A Network Analysis in a Canadian Sample from Montreal: Symptômes positifs de psychose et trouble de stress post-traumatique complexe (CIM-11): Une analyse de réseau dans un échantillon canadien de Montréal
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Traumatic experiences constitute a risk factor for developing different psychopathologies, such as post-traumatic stress disorder (PTSD), complex PTSD (CPTSD), and positive symptoms of psychosis. However, on the symptom level, it is still unclear how CPTSD and positive symptoms of psychosis associate with each other. The present study aimed to shed light on these dynamics by investigating the symptoms network of CPTSD and positive symptoms of psychosis. Methods A network analysis was performed on CPTSD and psychosis symptoms among a Canadian community sample with a history of traumatic life events ( n = 747). Measures included the international trauma questionnaire and the mPRIME screen. Results In total, 4.8% of the sample reached the criteria of probable PTSD and 7% fulfilled the criteria of probable CPTSD. PTSD and CPTSD groups had a significantly higher severity of positive symptoms of psychosis compared to the no-disorder group. Network analysis revealed 3 distinct communities of symptoms of PTSD, disturbances in self-organization, and psychosis. Affective dysregulation served as the bridging symptom between the communities. Hearing one's own thoughts aloud was the most central symptom in the network. Conclusions Findings show that positive symptoms of psychosis can be considered trauma-related responses. Furthermore, interventions targeting affective dysregulation as well as the experience and distress associated with hearing one's own thoughts aloud may contribute to symptom reduction and improved functioning.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».