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Enregistrement W4413515280 · doi:10.1093/schizbullopen/sgaf012

Baseline Clinical Characterization of Participants in the Accelerating Medicines Partnership Schizophrenia Program

2025· article· en· W4413515280 sur OpenAlexaff
Jean Addington, Lu Liu, Monica Chu, Karl Jungert, Nora Penzel, Ofer Pasternak, Emily K. Farina, Ricardo E. Carrión, Cheryl M. Corcoran, Vijay A. Mittal, Gregory P. Strauss, Alison R. Yung, Luis Alameda, Celso Arango, Owen Borders, Sylvain Bouix, Nicholas J. K. Breitborde, Matthew R. Broome, Kristin S. Cadenhead, Rolando I Castillo-Passi, Eric Chen, Jimmy Choi, Michael Coleman, Philippe Conus, 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, Tina Kapur, Sinéad Kelly, Melissa Kerr, Matcheri S. Keshavan, Sung‐Wan Kim, Nikolaos Koutsouleris, Jun Soo Kwon, Kerstin Langbein, Kathryn E. Lewandowski, Daniel H. Mathalon, Patricia Marcy, Catalina Mourgues, Merete Nordentoft, Ángela Núñez, Godfrey D. Pearlson, Jesús Pérez, Diana O. Perkins, Albert R. Powers, Jack Rogers, Fred W. Sabb, Jason Schiffman, Johanna Seitz‐Holland, Jai Shah, Steven M. Silverstein, Stefan Smesny, William S. Stone, Judy L. Thompson, Rachel Upthegrove, Swapna Verma, Jijun Wang, Daniel H. Wolf, Tianhong Zhang, Lauren Addamo, Kate Buccilli, Dominic Dwyer, Youngsun Cho, Clara Fontenau, Zailyn Tamayo, Carrie E. Bearden, John M. Kane, Patrick D. McGorry, René S. Kahn, Martha E. Shenton, Scott W Woods

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteDouglas CollegeÉcole de Technologie SupérieureUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNational Institutes of HealthWellcomeFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)Clinical psychologySuicidal ideationPsychosisPsychiatryPopulationPsychologyGlobal Assessment of FunctioningMedicineDepression (economics)Human factors and ergonomicsPoison control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: This paper focuses on the baseline clinical characterization of the participants in the Accelerating Medicines Partnership Schizophrenia (AMP SCZ) program. The AMP SCZ program is designed to investigate a wide array of clinical variables and biomarkers in a total of 2040 clinical high-risk (CHR) participants and 652 community control (CC) participants. Methods: The dataset analyzed includes 1642 individuals at clinical high risk for psychosis and 519 CCs. Key measures include the Positive Symptoms and Diagnostic Criteria for the Comprehensive Assessment of At-Risk Mental States Harmonized with the Structured Interview for Psychosis-Risk Syndromes, which determined CHR criteria and the severity of attenuated psychotic symptoms (APS). Other measures included the Structured Clinical Interview for DSM-5, scales to assess negative symptoms, depression, suicidal ideation, substance use, social and role functioning, and a selection of patient-reported outcomes. Results: CHR participants presented with more severe ratings on all clinical measures and poorer functioning relative to the CC. There were a few significant small associations between measures of APS and other clinical measures. Conclusion: The results from this study support previous research indicating that CHR individuals face serious clinical challenges beyond the risk of developing psychosis. Findings indicate significant associations among various clinical measures, underscoring the complex nature of the CHR population. Limitations are acknowledged, including the preliminary nature of the data and the need for more in-depth analyses from AMP SCZ papers already in progress. Future work will focus on longitudinal data and further exploration of clinical variables and their relationship with biomarkers.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,320 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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