Predictors of symptomatic and wellbeing remission in real-world samples of patients living with schizophrenia treated with aripiprazole once-monthly by means of constrained confidence partitioning
Notice bibliographique
Résumé
Introduction An important goal in the treatment of patients living with schizophrenia is to achieve remission of schizophrenia symptoms and patient well-being. The possibility to predict which patients will achieve remission may inform treatment decisions. We derived different models for this on the basis of data from a German real-world study, part of which were tested for their predictive power by independent data obtained from a similar Canadian study. Methods Here, we used a sample of patients living with schizophrenia who participated in a 6-month non-interventional study of aripiprazole once-monthly. Data of patients with complete datasets ( n = 194) were used to predict remission of symptoms (cross-sectional Andreasen criteria as measured by the Brief Psychiatric Rating Scale, BPRS) and well-being (as measured by the WHO-5 well-being index) at 6 months using logistic regression as well as the constrained confidence partitioning (c 2 p) method. Results Logistic regression yielded a model with the variables remission stats at baseline, Global Assessment of Functioning (GAF) score at baseline and age. Quality indicators suggested acceptable model quality, and we were able to validate the model using external data from the Canadian study. Models for remission of well-being and combined remission of symptoms and well-being were of poor quality. Modeling using c 2 p yielded defined groups of patients with differential likelihoods of achieving remission of symptoms, well-being, or both. In general, patients with lower scores in core symptoms, higher GAF scores, younger age, and higher WHO-5 scores showed increased likelihoods of achieving remission. The c 2 p model of symptomatic remission was also validated using external data from the Canadian study, and we demonstrated the possibility to generate and test hypotheses based on the model. Conclusion Despite only using a comparatively small sample, both logistic regression and c 2 p can produce reliable results with mathematically desirable properties. Patients with less severe core symptoms, better functioning, younger age, and better well-being may achieve symptomatic remission and remission of well-being more easily than other patients. The latter may need additional interventions in order to achieve remission.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».