Sample Ascertainment and Recruitment Sources in the Accelerating Medicines Partnership Schizophrenia Program
Notice bibliographique
Résumé
Background: This paper presents the recruitment sources of clinical high-risk (CHR) and community controls (CC) from the Accelerating Medicines Partnership Schizophrenia (AMP SCZ) program, which aims to study various clinical variables and biomarkers in 2040 CHR and 652 CC participants. Methods: A total of 1640 CHR and 514 CC had recruitment source data. The Positive Symptoms and Diagnostic Criteria for the Comprehensive Assessment of At-Risk Mental States Harmonized with the SIPS was utilized to assess CHR criteria and severity of attenuated psychotic symptoms (APSs), and the Global Functioning: Social Scale was used for social functioning. Participants were recruited through various methods, including referrals from healthcare providers, schools, and community agencies, and self-referrals via outreach efforts and advertising. Results: Participants were recruited from 13 different sources, with self-referral being the most common for both CHR and CC. Other notable sources included child and youth services and psychiatric hospitals and departments. Regional differences in recruitment patterns were observed across continents. Differences in age, APS, and social functioning for CHR participants were examined in the top 5 recruitment sources. Overall, self-referred individuals were typically older, with less severe APS and higher levels of functioning, whereas those from adult community mental health services had poorer functioning and more severe APS. The remaining recruitment groups fell between these 2 extremes. Conclusion: This paper highlights the diverse recruitment sources for the AMP SCZ program. Self-referral was a significant source, particularly in North America, reflecting changing help-seeking behaviors influenced by the internet and social media. The findings underscore the importance of understanding recruitment sources to optimize future CHR research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».