Les déficits cognitifs peuvent-ils aider à distinguer un trouble psychotique avec toxicomanie dâune psychose induite par consommation de méthamphétamines?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction â Dissocié un trouble psychiatrique primaire (TPP) concomitant à un problème dâabus de substances dâune 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 dâun double diagnostic (Potvin, Sepehry, & Stip, 2006). Objectif â Cette étude explore la possibilité de distinguer des sous-groupes au sein de notre échantillon en utilisant le fonctionnement cognitif en vue dâidentifier des facteurs qui permettraient un meilleur défférentiel entre un TPP concomitant à un problème dâabus de substance dâune psychose induite par consommation de méthamphétamines (MA). Lâhypothèse stipule que les individus avec un TPP présenteraient des déficits cognitifs différents comparativement aux individus avec une PICS. Méthode â Les données utilisés font parties dâune étude longitudinale qui sâest déroulée à Vancouver, CB, Canada. 172 utilsateurs de MA et présentant une psychose ont été recruté. Lâutilisation de substances, la sévérité des symptômes et des déficits cognitifs ont été évalué. Résultats â 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 quâun pourcentage de rétention inférieur au Hopkins Verbal Learning Test â 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 â Les résultats suggèrent que des\nfacteurs cognitifs pourraient aider à identifier un TPP concomitant à lâabus de MA.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».