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Enregistrement W4413515327 · doi:10.1093/schizbullopen/sgaf013

Sample Ascertainment and Recruitment Sources in the Accelerating Medicines Partnership Schizophrenia Program

2025· article· en· W4413515327 sur OpenAlexaff
Jean Addington, Lu Liu, Cari Jahraus, Monica Chu, Emily K. Farina, Paolo Fusar‐Poli, Patricia Marcy, Ángela Núñez, Monica E. Calkins, Luis Alameda, Celso Arango, Owen Borders, Sylvain Bouix, Nicholas J. K. Breitborde, Matthew R. Broome, Kristin S. Cadenhead, Ricardo E. Carrión, Rolando I Castillo-Passi, Eric Chen, Jimmy Choi, Michael J. Coleman, Philippe Conus, Cheryl M. Corcoran, Covadonga M. Díaz‐Caneja, Lauren M. Ellman, 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, Minah Kim, Sung‐Wan Kim, Nikolaos Koutsouleris, Jun Soo Kwon, Kerstin Langbein, Kathryn E. Lewandowski, Daniel H. Mathalon, Vijay A. Mittal, Catalina Mourgues, Merete Nordentoft, Ofer Pasternak, Godfrey D. Pearlson, Nora Penzel, 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, Gregory P. Strauss, Judy L. Thompson, Rachel Upthegrove, Swapna Verma, Jijun Wang, Daniel H. Wolf, Alison R. Yung, Tianhong Zhang, Lauren Addamo, Kate Buccilli, Dominic Dwyer, 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 HealthWellcome
Mots-clésReferralOutreachSchizophrenia (object-oriented programming)General partnershipMental healthMedicinePsychiatryScale (ratio)Global Assessment of FunctioningFamily medicinePsychologyClinical psychologyEnvironmental healthGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,299 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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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