Treatment Resistance: A Time-Based Approach For Early Identification in First Episode Samples
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although approximately 1/3 of individuals with schizophrenia are Treatment Resistant (TR), identifying these subjects prospectively for early intervention remains challenging. The Treatment Response and Resistance in Psychosis (TRIPP; Howes et al, 2017) working group recently published consensus guidelines defining lack of response as a <20% improvement in symptoms. However, it is unclear whether these criteria are sensitive in First Episode Schizophrenia (FES). Method: Patients experiencing a first episode of psychosis referred to the Prevention and Early Intervention Program for Psychosis (PEPP) in London, Canada were followed-up with longitudinal symptom assessments. We evaluated two improvement thresholds for ‘probable TR’ classifications; <20% (as per TRIPP) and <50% to identify subjects satisfying ‘probable TR’ based on positive, negative, and total symptom domains. Results: Using the criterion of <50% total, or <20% negative symptom improvement, resulted in ‘probable TR’ rates of 37% and 33% respectively, with notable overlap between the 2 criteria (77% satisfying both). Using a 20% cut-off for positive and total symptoms resulted in very low rates of ‘probable TR’. Logistic regression analyses demonstrated that poor premorbid functioning, longer duration of untreated illness, and limited treatment response at months one and two were significantly associated with probable TR (<50% total symptom improvement). Conclusions: Our results suggest that probable TR may be identified at 6 months after FES using a time-based approach only by including negative symptoms (either alone, with a 20% improvement threshold, or in addition to positive symptoms, with a total 50% threshold) in the definition.
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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 | 0,032 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».