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Enregistrement W6983101969

Les déficits cognitifs peuvent-ils aider à distinguer un trouble psychotique avec toxicomanie dâune psychose induite par consommation de méthamphétamines?

2012· other· fr· W6983101969 sur OpenAlexvenueaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2012
Typeother
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSustainability in Higher Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubstance usePentylenetetrazol
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction – Dissocié un trouble psychiatrique primaire (TPP) concomitant à un problème d’abus de substances d’une psychose induite par consommation de substance (PICS) peut être une tâche difficile puisque plusieurs symptômes sont similaires. La dichotomie entre les symptômes négatifs et les symptômes positifs de la schizophrénie a été suggéré comme étant un indicateur puisque les symptômes négatifs ne sont pas caractéristiques d’un double diagnostic (Potvin, Sepehry, & Stip, 2006). Objectif – Cette étude explore la possibilité de distinguer des sous-groupes au sein de notre échantillon en utilisant le fonctionnement cognitif en vue d’identifier des facteurs qui permettraient un meilleur défférentiel entre un TPP concomitant à un problème d’abus de substance d’une psychose induite par consommation de méthamphétamines (MA). L’hypothèse stipule que les individus avec un TPP présenteraient des déficits cognitifs différents comparativement aux individus avec une PICS. Méthode – Les données utilisés font parties d’une étude longitudinale qui s’est déroulée à Vancouver, CB, Canada. 172 utilsateurs de MA et présentant une psychose ont été recruté. L’utilisation de substances, la sévérité des symptômes et des déficits cognitifs ont été évalué. Résultats – Des analyses par regroupement ont révélé deux profiles: les individus du Groupe 1 ont une performance inférieure au score total du Gambling task (M=-28,1) ainsi qu’un pourcentage de rétention inférieur au Hopkins Verbal Learning Test – Revised (HVLT- R; M=63) comparativement à ceux du Groupe 2. Les individus du Groupe 1 ont plus de symptômes négatifs, t=2,29, p<0.05 et ont plus tendance à avoir reçu un diagnostic psychiatrique, X2(3) = 16.26, p< 0.001. Conclusion – Les résultats suggèrent que des\nfacteurs cognitifs pourraient aider à identifier un TPP concomitant à l’abus de MA.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,656
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSans objet
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
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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