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Enregistrement W4410974162 · doi:10.1038/s41537-025-00599-w

Digital health technologies in the accelerating medicines Partnership® Schizophrenia Program

2025· article· en· W4410974162 sur OpenAlex
Johanna T. W. Wigman, Ann Ee Ching, Yoonho Chung, Habiballah Rahimi-Eichi, Erlend Lane, Carsten Langholm, Aditya Vaidyam, Andrew Jin Soo Byun, Anastasia Haidar, Jessica Hartmann, Ángela Núñez, Dominic Dwyer, Adibah Amani Nasarudin, Owen Borders, Isabelle Scott, Zailyn Tamayo, Priya Matneja, Kang Ik K. Cho, Jean Addington, Luis Alameda, Celso Arango, Nicholas J. K. Breitborde, Matthew R. Broome, Kristin S. Cadenhead, Monica E. Calkins, Eric Chen, Jimmy Choi, Philippe Conus, Cheryl M. Corcoran, Barbara A. Cornblatt, Covadonga M. Díaz‐Caneja, Lauren M. Ellman, Paolo Fusar‐Poli, Pablo A. Gaspar, Carla Gerber, Louise Birkedal Glenthøj, Leslie E. Horton, Christy Lai Ming Hui, Joseph Kambeitz, Lana Kambeitz‐Ilankovic, Matcheri S. Keshavan, Sung‐Wan Kim, Nikolaos Koutsouleris, Kerstin Langbein, Daniel H. Mathalon, Vijay A. Mittal, Merete Nordentoft, Godfrey D. Pearlson, Jesús Pérez, Diana O. Perkins, Albert R. Powers, Jack Rogers, Fred W. Sabb, Jason Schiffman, Jai Shah, Steven M. Silverstein, Stefan Smesny, Walid Yassin, William S. Stone, Gregory P. Strauss, Judy L. Thompson, Rachel Upthegrove, Swapna Verma, Jijun Wang, Daniel H. Wolf, Phillip Wolff, Laura M. Rowland, Ofer Pasternak, Sylvain Bouix, Patrick D. McGorry, René S. Kahn, John M. Kane, Carrie E. Bearden, Scott W. Woods, Martha E. Shenton, Barnaby Nelson, John Torous

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas CollegeHotchkiss Brain InstituteÉcole de Technologie SupérieureUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCilagInstituto de Salud Carlos IIIH. Lundbeck A/SIndiviorTeva Pharmaceutical IndustriesMinisterio de Ciencia e InnovaciónWellcome TrustBiogenGedeon RichterSunovionAllerganNational Institutes of HealthHLS TherapeuticsServierNational Institute of Mental HealthPfizer
Mots-clésGeneral partnershipSchizophrenia (object-oriented programming)MedicineBusinessComputer sciencePsychiatryFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although meta-analytic studies have shown that 25-33% of those at Clinical High Risk (CHR) for psychosis transition to a first episode of psychosis within three years, less is known about estimating the risk of transition at an individual level. Digital phenotyping offers a novel approach to explore the nature of CHR and may help to improve personalized risk prediction. Specifically, digital data enable detailed mapping of experiences, moods and behaviors during longer periods of time (e.g., weeks, months) and offer more insight into patterns over time at the individual level across their routine daily life. However, while novel digital health technologies open up many new avenues of research, they also come with specific challenges, including replicability of results and the adherence of participants. This paper outlines the design of the digital component of the Accelerating Medicines Partnership® Schizophrenia Program (AMP SCZ) project, a large international collaborative project that follows individuals at CHR for psychosis over a period of two years. The digital component comprises one-year smartphone-based digital phenotyping and actigraphy. Smartphone-based digital phenotyping includes 30-item short daily self-report surveys and voice diaries as well as passive data capture (geolocation, on/off screen state, and accelerometer). Actigraphy data are collected via an Axivity wristwatch. The aim of this paper is to describe the design and the three goals of the digital measures used in AMP SCZ to: (i) better understand the symptoms, real-life experiences, and behaviors of those at CHR for psychosis, (ii) improve the prediction of transition to psychosis and other health outcomes in this population based on digital phenotyping and, (iii) serve as an example for replicable and ethical research across geographically diverse regions and cultures. Accordingly, we describe the rationale, protocol and implementation of these digital components of the AMP SCZ project. **Link to video interview: https://vimeo.com/1060935583 *.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil0,877

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,355 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle