Les déficits cognitifs peuvent-ils aider à distinguer un trouble psychotique avec toxicomanie dâune psychose induite par consommation de méthamphétamines?
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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 teacher head, 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".