Bibliographic record
Abstract
Contexte: Bien que certains symptômes positifs de la psychose puissent être adéquatement traités, la plupart des patients restent aux prises avec d'importantes limitations fonctionnelles. Les symptômes négatifs, les déficits cognitifs et les troubles de l'insight sont des cibles thérapeutiques clés car ces variables sont des prédicteurs importants de la transition psychotique et des rechutes, et sont fortement associées avec le fonctionnement. Les traitements actuels sont inadéquats pour ces trois dimensions et il est important de poursuivre nos efforts pour les améliorer. Un frein important est la nature hétérogène et changeante de la maladie et une source de cette variation relève des différents stades. Selon le modèle clinique par stades, la psychose se présente initialement durant le stade à ultra haut-risque sous forme de symptômes atténués. On parle du stade de premier épisode psychotique lorsque ceux-ci dépassent le seuil clinique. Après une période de rémission, une proportion importante de patients vivra une rechute, caractérisant le stade des épisodes multiples. Les études comparant les différents stades du continuum de la psychose sont rares et une telle lacune dans la littérature a ralenti le développement d'interventions adaptées aux stades de la maladie. Objectifs : Le but était d'explorer la nature hétérogène et changeante des troubles psychotiques. Pour ce faire, des patients de différents stades ont été comparés sur les dimensions clés mentionnées ci-haut. L'objectif de l'étude 1 était d'estimer la prévalence des symptômes négatifs à travers les stades. Dans l'étude 2, nous avons comparé le profil cognitif de patients premier épisode à ceux ayant vécu de multiples épisodes. Finalement, l'étude 3 avait pour but de vérifier si les stades modèrent l'association entre la capacité cognitive et la conscience des symptômes. Méthodes : Pour la première étude, nous avons recensé les écrits scientifiques pour comparer la prévalence des symptômes négatifs à travers les stades. Pour les études 2 et 3, nous avons comparé des patients présentant un premier épisode ou ayant vécu de multiples épisodes. Dans la deuxième étude, nous avons utilisé l'analyse par grappe et pour la troisième, nous avons utilisé la modélisation par équations structurelles. Résultats: Quarante-sept articles ont été inclus dans l'étude 1. Les résultats suggèrent que la prévalence des symptômes négatifs diminue entre les stades de ultra haut-risque et de premier épisode, et augmente lors du stade des épisodes multiples. Ceci indique que les symptômes négatifs sont déjà présents dans les stades précoces et qu'ils sont le plus prévalent chez les patients ayant vécus de multiples épisodes. Les résultats de la deuxième étude ont révélé que l'hétérogénéité cognitive est similaire dans les stades de premier épisode et des épisodes multiples. Alors que certains patients présentent des capacités cognitives normales, d'autres présentent des déficits sévères généralisés, et une certaine proportion présente des déficits limités à des domaines spécifiques. Une plus grande proportion de patients premier épisode présente des capacités cognitives normales alors que les patients ayant vécu de multiples épisodes sont sur-représentés dans le profil de déficits cognitifs généralisés. Ceci suggère que la récurrence des épisodes pourrait avoir un effet délétère sur la capacité cognitive. Dans la troisième étude, les résultats suggèrent que les capacités cognitives expliquent une petite portion de la variance de la conscience des symptômes et ce, de manière similaire pour les patients ayant vécu un premier épisode et ceux ayant vécu de multiples épisodes. Conclusions: Cette thèse démontre l'utilité du modèle clinique par stades pour mieux définir la nature hétérogène et changeante des troubles psychotiques. Nous proposons que des interventions spécifiques au stade de la maladie pourraient minimiser l'effet préjudiciable de la chronicité des symptômes.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".