Anthropometric and Physiological Measures in Individuals With At‐Risk Mental State (<scp>ARMS</scp>) Compared With Individuals With Schizophrenia: Findings From a Lower Middle‐Income Country
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals with psychosis have reduced life expectancy and this is largely driven by cardiometabolic disease. Cardiometabolic risk increases with age and duration of psychotic illness. Anthropometric and physiologic abnormalities have been identified among individuals with at-risk mental state (ARMS) for psychosis. The prevalence of cardiometabolic disease is disproportionately higher in lower middle-income countries (LMIC); however, literature on cardiometabolic disease in individuals with psychosis spectrum disorders in LMIC is scarce. METHOD: This is a cross-sectional secondary analysis of data from two large randomised controlled trials that recruited individuals with ARMS (n = 326) and schizophrenia (SCZ; n = 303) from inpatient and outpatient settings in Pakistan. All participants completed anthropometric and physiological assessments. RESULTS: There was a statistically significant difference in BMI between groups, 21.42 (SD = 4.11) in ARMS and 23.31 (SD = 5.41) in the SCZ group (p = 0.001). Although mean values were within the normal range, 17.8% (n = 58) of ARMS individuals and 33.1% (n = 100) SCZ individuals were overweight or obese. Waist circumference was 32.75 in (SD = 3.13) in the ARMS group and 32.16 in (SD = 5.18) in SCZ. Although waist circumference was higher in ARMS, this was not statistically or clinically significant. The pulse rate and blood pressure in both groups were within normal range. CONCLUSION: We found evidence of abnormal anthropometric and physiological parameters that would indicate that individuals with psychotic-spectrum disorders in Pakistan are at an elevated cardiometabolic risk.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».