Identifying clinical clusters with distinct trajectories in first-episode psychosis through an unsupervised machine learning technique
La gran variabilitat en la presentació de símptomes en la psicosi incipient suggereix l’existència de diferents subgrups amb evolucions i necessitats de tractament diverses. Aquest estudi analitza l’estructura dimensional dels símptomes i identifica trajectòries clíniques i factors de risc associats...
| Autores: | , , , , , , , , , , , , , , , , , |
|---|---|
| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Barcelona |
| Repositorio: | Dipòsit Digital de la UB |
| OAI Identifier: | oai:diposit.ub.edu:2445/218696 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/2445/218696 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Psicosi Símptomes Cognició Aprenentatge automàtic Psychoses Symptoms Cognition Machine learning |
| id |
ES_1015c8bdb61d098b2e8e3a0bb4897237 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:diposit.ub.edu:2445/218696 |
| network_acronym_str |
ES |
| network_name_str |
España |
| repository_id_str |
|
| spelling |
Identifying clinical clusters with distinct trajectories in first-episode psychosis through an unsupervised machine learning techniqueAmoretti Guadall, SilviaVerdolini, NormaMezquida Mateos, GiselaRabelo da Ponte, Francisco DiegoCuesta, Manuel J.Pina Camacho, LauraGómez-Ramiro, MartaDe la Cámara, ConcepciónGonzález-Pinto, AnaDíaz Caneja, Covadonga M.Corripio, IluminadaVieta i Pascual, Eduard, 1963-Serna, Elena de la, 1978-Mané Santacana, AnnaSolé Cabezuelo, BrisaCarvalho, André F.Serra Navarro, MariaBernardo Vilamitjana, MercèPsicosiSímptomesCognicióAprenentatge automàticPsychosesSymptomsCognitionMachine learningLa gran variabilitat en la presentació de símptomes en la psicosi incipient suggereix l’existència de diferents subgrups amb evolucions i necessitats de tractament diverses. Aquest estudi analitza l’estructura dimensional dels símptomes i identifica trajectòries clíniques i factors de risc associats a una pitjor recuperació en pacients amb un primer episodi de psicosi no afectiva. S’han identificat diverses dimensions simptomàtiques i diferents subgrups clínics tant a l’inici com al seguiment. Factors com una baixa dosi d’antipsicòtics, símptomes depressius greus i antecedents familiars de trastorns psiquiàtrics es relacionen amb una evolució desfavorable, mentre que una alta reserva cognitiva i un bon ajust premòrbid podrien afavorir una millor recuperació. Aquest estudi contribueix a comprendre millor l’heterogeneïtat de la psicosi incipient i destaca la importància de la detecció precoç per millorar el pronòstic i preservar la funció psicosocial.Elsevier B.V.2021info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/2445/218696Articles publicats en revistes (Medicina)reponame:Dipòsit Digital de la UBinstname:Universidad de BarcelonaInglésReproducció del document publicat a: https://doi.org/10.1016/j.euroneuro.2021.01.095European Neuropsychopharmacology, 2021, num.47, p. 112-129https://doi.org/10.1016/j.euroneuro.2021.01.095cc-by (c) Amoretti Guadall, Silvia et al., 2021https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:diposit.ub.edu:2445/2186962026-05-27T06:46:51Z |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Identifying clinical clusters with distinct trajectories in first-episode psychosis through an unsupervised machine learning technique |
| title |
Identifying clinical clusters with distinct trajectories in first-episode psychosis through an unsupervised machine learning technique |
| spellingShingle |
Identifying clinical clusters with distinct trajectories in first-episode psychosis through an unsupervised machine learning technique Amoretti Guadall, Silvia Psicosi Símptomes Cognició Aprenentatge automàtic Psychoses Symptoms Cognition Machine learning |
| title_short |
Identifying clinical clusters with distinct trajectories in first-episode psychosis through an unsupervised machine learning technique |
| title_full |
Identifying clinical clusters with distinct trajectories in first-episode psychosis through an unsupervised machine learning technique |
| title_fullStr |
Identifying clinical clusters with distinct trajectories in first-episode psychosis through an unsupervised machine learning technique |
| title_full_unstemmed |
Identifying clinical clusters with distinct trajectories in first-episode psychosis through an unsupervised machine learning technique |
| title_sort |
Identifying clinical clusters with distinct trajectories in first-episode psychosis through an unsupervised machine learning technique |
| dc.creator.none.fl_str_mv |
Amoretti Guadall, Silvia Verdolini, Norma Mezquida Mateos, Gisela Rabelo da Ponte, Francisco Diego Cuesta, Manuel J. Pina Camacho, Laura Gómez-Ramiro, Marta De la Cámara, Concepción González-Pinto, Ana Díaz Caneja, Covadonga M. Corripio, Iluminada Vieta i Pascual, Eduard, 1963- Serna, Elena de la, 1978- Mané Santacana, Anna Solé Cabezuelo, Brisa Carvalho, André F. Serra Navarro, Maria Bernardo Vilamitjana, Mercè |
| author |
Amoretti Guadall, Silvia |
| author_facet |
Amoretti Guadall, Silvia Verdolini, Norma Mezquida Mateos, Gisela Rabelo da Ponte, Francisco Diego Cuesta, Manuel J. Pina Camacho, Laura Gómez-Ramiro, Marta De la Cámara, Concepción González-Pinto, Ana Díaz Caneja, Covadonga M. Corripio, Iluminada Vieta i Pascual, Eduard, 1963- Serna, Elena de la, 1978- Mané Santacana, Anna Solé Cabezuelo, Brisa Carvalho, André F. Serra Navarro, Maria Bernardo Vilamitjana, Mercè |
| author_role |
author |
| author2 |
Verdolini, Norma Mezquida Mateos, Gisela Rabelo da Ponte, Francisco Diego Cuesta, Manuel J. Pina Camacho, Laura Gómez-Ramiro, Marta De la Cámara, Concepción González-Pinto, Ana Díaz Caneja, Covadonga M. Corripio, Iluminada Vieta i Pascual, Eduard, 1963- Serna, Elena de la, 1978- Mané Santacana, Anna Solé Cabezuelo, Brisa Carvalho, André F. Serra Navarro, Maria Bernardo Vilamitjana, Mercè |
| author2_role |
author author author author author author author author author author author author author author author author author |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
Psicosi Símptomes Cognició Aprenentatge automàtic Psychoses Symptoms Cognition Machine learning |
| topic |
Psicosi Símptomes Cognició Aprenentatge automàtic Psychoses Symptoms Cognition Machine learning |
| description |
La gran variabilitat en la presentació de símptomes en la psicosi incipient suggereix l’existència de diferents subgrups amb evolucions i necessitats de tractament diverses. Aquest estudi analitza l’estructura dimensional dels símptomes i identifica trajectòries clíniques i factors de risc associats a una pitjor recuperació en pacients amb un primer episodi de psicosi no afectiva. S’han identificat diverses dimensions simptomàtiques i diferents subgrups clínics tant a l’inici com al seguiment. Factors com una baixa dosi d’antipsicòtics, símptomes depressius greus i antecedents familiars de trastorns psiquiàtrics es relacionen amb una evolució desfavorable, mentre que una alta reserva cognitiva i un bon ajust premòrbid podrien afavorir una millor recuperació. Aquest estudi contribueix a comprendre millor l’heterogeneïtat de la psicosi incipient i destaca la importància de la detecció precoç per millorar el pronòstic i preservar la funció psicosocial. |
| publishDate |
2021 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2021 |
| dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| format |
article |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.none.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/2445/218696 |
| url |
https://hdl.handle.net/2445/218696 |
| dc.language.none.fl_str_mv |
Inglés |
| language_invalid_str_mv |
Inglés |
| dc.relation.none.fl_str_mv |
Reproducció del document publicat a: https://doi.org/10.1016/j.euroneuro.2021.01.095 European Neuropsychopharmacology, 2021, num.47, p. 112-129 https://doi.org/10.1016/j.euroneuro.2021.01.095 |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
cc-by (c) Amoretti Guadall, Silvia et al., 2021 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
cc-by (c) Amoretti Guadall, Silvia et al., 2021 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Elsevier B.V. |
| publisher.none.fl_str_mv |
Elsevier B.V. |
| dc.source.none.fl_str_mv |
Articles publicats en revistes (Medicina) reponame:Dipòsit Digital de la UB instname:Universidad de Barcelona |
| instname_str |
Universidad de Barcelona |
| reponame_str |
Dipòsit Digital de la UB |
| collection |
Dipòsit Digital de la UB |
| repository.name.fl_str_mv |
|
| repository.mail.fl_str_mv |
|
| _version_ |
1869403490097299456 |
| score |
15,812429 |