Risk factors for metabolic syndrome in individuals with recent-onset psychosis at disease onset and after 1-year follow-up
Notice bibliographique
Résumé
Metabolic syndrome (MetS) is a cluster of parameters encompassing the most dangerous heart attack risk factors, associated with increased morbidity and mortality. It is highly prevalent in recent-onset psychosis (ROP) patients. In this pilot study, we evaluated MetS parameters (fasting glucose, high-density lipoprotein (HDL) cholesterol (HDL-c), fasting triglycerides, waist circumference, and systolic and diastolic blood pressure), clinical symptoms, pharmacological treatment, lifestyle, and inflammatory markers in 69 patients with ROP and 61 healthy controls (HCs). At baseline, waist circumference (p = 0.005) and fasting triglycerides (p = 0.007) were higher in patients with ROP than in HCs. At the 1-year follow-up, patients showed clinical improvement, with a reduction in the positive and negative syndrome scale (PANSS) score (p < 0.001), dietary intake (p = 0.001), and antipsychotic medication dose (p < 0.001); however, fasting glucose (p = 0.011), HDL-c (p = 0.013) and waist circumference worsened (p < 0.001). We identified sex, age, BMI, dietary intake, physical activity, daily tobacco use, daily cannabis use, and antipsychotic doses as risk factors contributing to baseline MetS parameters. After 1-year follow-up, those factors plus the PANSS and Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS) scores were associated with MetS parameters. Further studies are needed to understand the contributions of the studied risk factors in patients with ROP at onset and during disease progression.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».