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Enregistrement W7160862993 · doi:10.1093/schbul/sbaf197

Premorbid adjustment problems, negative symptoms, and cognitive impairment in a large international sample at clinical high risk for psychosis: Findings from the Accelerating Medicines Partnership—Schizophrenia

2025· article· en· W7160862993 sur OpenAlexaff
Henry R. Cowan, Danielle Pratt, Jai L Shah, Scott W Woods, Luis Alameda, Martin Lepage, Stewart A. Shankman, Jean Addington, C Martinez Arango, Carrie E Bearden, Sylvain Bouix, Nicholas J Breitborde, Matthew R Broome, Kristin S Cadenhead, Monica E. Calkins, Rolando I Castillo-Passi, Eric Chen, Jimmy Choi, Philippe Conus, Cheryl M Corcoran, Barbara A Cornblatt, Covadonga M Diaz-Caneja, Lauren M. Ellman, Paolo Fusar-Poli, Pablo A Gaspar, Carla Gerber, Louise Birkedal Glenthøj, Cláudia Gonçalves, Leslie E. Horton, C HUI, Joseph Kambeitz, Lana Kambeitz-Ilankovic, René S. Kahn, John M Kane, Matcheri S Keshavan, Minah Kim, Sung-Wan Kim, Nikolaos Koutsouleris, Jun Soo Kwon, Kerstin Langbein, Daniel Mamah, Daniel H Mathalon, Patrick D McGorry, Barnaby Nelson, Merete Nordentoft, Ofer Pasternak, Godfrey D Pearlson, J Perez, Diana O Perkins, Albert R Powers, Jack Rogers, Fred W Sabb, Jason Schiffman, Martha E Shenton, Steven M Silverstein, Stefan Smesny, William S Stone, Gregory P Strauss, Judy L. Thompson, Rachel Upthegrove, Swapna Verma, Yi-Xiang Wang, Daniel H Wolf, A. Yung, Tianhong Zhang, Courtney Crawford, Walid Yassin, Sinéad Kelly, Michael Coleman, Grace Jacobs, Kathryn E Lewandowski, Nora Penzel, Justin Baker, Guillermo Cecci, Kelly Allott, Kate Buccilli, Sophie Tod, Lauren Addamo, Lihua Xu, Accelerating Medicines Partnership®—Schizophrenia (AMP® SCZ), Vijay A Mittal

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversity of CalgaryDouglas Mental Health University InstituteDouglas College
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésCognitive impairmentCognitionFunctional impairmentBaseline (sea)Young adultSeverity of illness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND HYPOTHESES: Functional impairment often precedes attenuated psychotic symptoms (APS) in youth at clinical high risk (CHR) for psychosis. This impairment has been linked to baseline symptoms and cognition, but the roles of developmental stage of APS onset and comorbid depression/anxiety are not well understood. Accelerating Medicines Partnership-Schizophrenia's diverse international sample and broad symptom assessment facilitate a detailed analysis of premorbid functioning. STUDY DESIGN: Premorbid adjustment and baseline symptoms and cognition were examined in 1056 individuals at CHR (n = 482 early-symptom, n = 574 late-symptom [first CHR-level APS in childhood/early adolescence vs. late adolescence/adulthood]). In the late-symptom group, growth curve models tested adjustment trends from childhood through late adolescence. Incremental relationships between adjustment, symptoms, and cognition were tested controlling for depression/anxiety. STUDY RESULTS: Premorbid social maladjustment correlated with baseline negative symptoms (r ≥ .25, P < .001). Premorbid academic maladjustment correlated with baseline negative symptoms (r ≥ .17, P ≤ .007) and cognitive impairment (r ≥ .27, P ≤ .001). Effects did not differ between early- and late-symptom subgroups (Δr ≤ .12, z ≤ 2.00, P > .05). Social adjustment deteriorated over time in participants with more baseline negative symptoms (γ = 0.14, P < .001) or cognitive impairment (γ ≥ -0.01, P < .004), even when controlling for depression/anxiety. APS were generally unrelated to premorbid functioning. Effects were consistent in the subsample residing outside North America (n = 579). CONCLUSIONS: Relationships between premorbid adjustment, negative symptoms, and cognition were independent of depression/anxiety and developmental stage of CHR symptom onset. Baseline negative symptoms and cognitive impairment follow insidious and worsening functional problems originating in early clinical stages, prior to onset of APS.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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