AI-Based prediction of depression symptomatology in first episode psychosis patients: insights from the EUFEST and RAISE-ETP clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
This registration outlines a study that aims to develop machine learning models that predict depression symtomatology in first episode psychosis (FEP) patients using data from two multi-site clinical trials, the European First Episode Schizophrenia Trial (EUFEST) and the Recovery After an Initial Schizophrenia Episode early treatment program (RAISE-ETP). The study will focus on incorporating clinical, cognitive, sociodemographic, quality of life and general health variables to train and test support vector machine classifiers and regressors in predicting depression symptomatology change based on the Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS), administered at baseline and several follow ups in both clinical trials. The primary objective of the study is to assess the predictive accuracy of these models for early detection of depression symptom progression in FEP patients undergoing antipsychotic treatment. Additionally, we will aim to predict post-schizophrenic depression epidodes using the same baseline data. Secondary objectives include identifying key predictors of future depression symptomatology and evaluating the clinical utility of the models in predicting depression symptomatology and providing tailored treatment plans.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».