Predictors and Moderators of Long-Term Outcome of Persons at Clinical High Risk for Psychosis: Methods and Preliminary Data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND HYPOTHESIS: Despite significant advances in our understanding of the clinical high risk (CHR) for psychosis state, the longer-term outcomes (5+ years) and the trajectory of diagnoses, symptoms, and psychosocial function have been seldom investigated. OBJECTIVE: Here we describe the methods for "Predictors and Moderators of Long-Term Outcome of Persons at Clinical High Risk for Psychosis," an ongoing study that is being conducted across North American Prodrome Longitudinal Studies sites that included n = 2184 past participants (1999-2018). STUDY DESIGN: The aims are to: (1) perform long-term assessments of individuals who previously met CHR criteria, (2) determine the 5+ year psychotic conversion rate and use previously collected longitudinal clinical, functional, neurocognitive, and biomarker data to predict longer term outcomes, and (3) investigate predictors of long-term clinical/functional outcome in CHR participants who did not convert to psychosis. STUDY RESULTS: Preliminary results from the first n = 504 participants demonstrate that 60% of those who previously met CHR criteria are still symptomatic. Eighteen percent of past participants converted to psychosis, half in the original studies and the remainder since last evaluated. Of those who converted to psychosis, the majority met criteria for an affective psychosis, consistent with the high rate of affective disorders (70%) in the non-converted group. An additional 7% of past participants died, substantially higher than the general population. CONCLUSIONS: These early data highlight the potential of how this dataset, when combined with baseline data, can be used to answer new questions about the life course of high-risk youth and how we might intervene early to improve their long-term outcome.
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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 | 0,019 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».