The inventory of psychotic-like anomalous self-experiences (IPASE): Stability and relationships with attenuated psychotic symptoms and remission in individuals at-risk for psychosis
Notice bibliographique
Résumé
Background The IPASE is a self-report measure of basic self-disturbance, a core feature of schizophrenia and ultra-high risk (UHR) states. However, the extent to which basic self-disturbance—as captured by the IPASE—is stable over time and related to the severity or progression of attenuated psychotic symptoms (APS) remains unclear. We examined the temporal stability of IPASE scores, their correlation with APS, and whether they predict changes in APS over time. Methods The baseline sample included 185 participants (healthy controls = 72, UHR = 66, first-episode psychosis = 47), with 29 UHR participants re-assessed at month-12. Correlations between IPASE scores and Comprehensive Assessment of At-Risk Mental States (CAARMS) positive symptom scores were evaluated at baseline and month-12. Stability between baseline and month-12 IPASE scores was examined in the longitudinal subsample. Regression was used to predict remission and change in CAARMS scores. Results Although mean IPASE scores were significantly higher in the UHR group compared to HCs, total IPASE scores were only weakly correlated with CAARMS total scores ( ρ =0.27). IPASE subscales showed weak correlations (0.08< ρ <0.27) with CAARMS positive symptom domains. Changes in IPASE and CAARMS scores were not correlated. Moderate stability was found for IPASE total scores (ICC = 0.59) and four subscales (0.58 < ICC < 0.64), excluding the cognition subscale (ICC = 0.3). Baseline IPASE scores did not predict remission (partial R 2 =0.05) or change in CAARMS scores (partial R 2 =0.02). Conclusion The IPASE is a moderately stable measure in UHR individuals, correlates with the presence of positive psychotic symptoms but only weakly with severity, and does not strongly predict positive symptom change.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».