US DE COOKIES
Utilitzem cookies necessàries de sistema per al correcte funcionament de la web i cookies opcionals de Google Analytics per obtenir estadístiques de visita.
 +info

Configuració cookies

  • Necessàries

    Les cookies necessàries són absolutament essencials perquè el lloc web funcioni correctament. Aquesta categoria només inclou galetes que garanteixen funcionalitats bàsiques i funcions de seguretat del lloc web. Aquestes cookies no emmagatzemen cap informació personal.

    NomProveïdorPropietatFinalitatCaducitat+info
    _GRECAPTCHAgoogle.comPropiaProveir protecció antispam amb el servei reCaptcha6 mesos
    cc_cookie_acceptfidmag.orgPropiaUsada per confirmar que l'usuari ha confirmat / refusat les cookies (i quins tipus accepta)1 any
    WEB_SESSIONfidmag.orgPropiaCookie técnica: cookie de sessió PHP. Guarda l'id de sessió d'usuari.al acabar la sessió

  • Anàlisi

    Les cookies analítiques s'utilitzen per entendre com interactuen els visitants amb el lloc web. Aquestes cookies ajuden a proporcionar informació sobre mètriques, el nombre de visitants, el percentatge de rebots, la font del trànsit, etc.

    NomProveïdorPropietatFinalitatCaducitat+info
    _gaGoogle AnalyticsDe tercersCookie d'anàlisi o mesurament: Identifica els usuaris i proporciona informació sobre com els usuaris troben la pàgina web i com la utilitzen per a realització d'Informes estadístics2 anys
    _gat_gtag_UA_141706552_1Google AnalyticsDe tercersCookie d'anàlisi o mesurament: Tracking per part de google per google analytics1 minut
    _gidGoogle AnalyticsDe tercersCookie d'anàlisi o mesurament: S'usa per limitar el percentatge de sol·licituds24 hores

ConfigurarRebutjar totesAcceptar
Tornar als resultats
FI
8.45
2016 Schizophrenia Bulletin
Mejorando la precisión pronóstica en sujetos con alto riesgo clínico de psicosis: revisión sistemática de modelos predictivos y simulación meta-analítica de pruebas secuenciales
Schmidt A, Cappucciati M, Radua J, Rutigliano G, Rocchetti M, Dell'Osso L, Politi P, Borgwardt S, Reilly T, Valmaggia L, McGuire P, Fusar-Poli P

Servei limitat a col·laboradors/res de la xarxa de centres de Germanes Hospitalàries. Rebreu un missatge al vostre correu-e amb un enllaç per a la descàrrega del present article.

Abstract

Discriminar los sujetos con alto riesgo clínico (CHR) de psicosis que van a desarrollar psicosis de los que no es un requisito previo para tratamientos preventivos. Sin embargo, todavía no es posible hacer cualquier predicción personalizada de inicio de la psicosis basándose únicamente en la evaluación inicial clínica inicial. A continuación, presentamos en primer lugar una revisión sistemática de los parámetros de precisión de pronóstico de los estudios de modelos predictivos utilizando clínica, biológica, neurocognitivo, del medio ambiente, y combinaciones de predictores. En un segundo paso, hemos realizado simulaciones estadísticas para probar diferentes estrategias de ensayo de 3 etapas secuenciales probabilísticos destinados a mejorar la precisión pronóstica en la parte superior de la evaluación de referencia clínica. La revisión sistemática reveló que el mejor modelo predictivo del medio ambiente se obtuvo un modesto valor predictivo positivo (VPP) (63%). Por el contrario, los mejores modelos predictivos en otros dominios (clínicos, biológicos, neurocognitivos y modelos combinados) dio PPVs de por encima de 82%. Usando sólo los datos de modelos validados, las simulaciones de 3 etapas mostraron que la más alta PPV se logró mediante el uso de una forma secuencial (clínica + electroencefalografía) en combinación, formación de imágenes por resonancia magnética después estructural y a continuación un modelo de marcadores de la sangre. En concreto, PPV se estimó en 98% (número necesario a tratar, NNT = 2) para una persona con 3 pruebas positivas secuenciales, 71% -82% (NNT = 3) con 2 pruebas positivas, 12% -21% (NNT = 11-18) con 1 positivo de la prueba, y el 1% (NNT = 219) para una persona sin pruebas positivas. Este trabajo sugiere que los sujetos de prueba secuencialmente CHR con modelos de predicción a través de múltiples dominios pueden mejorar sustancialmente la predicción de la psicosis después de la evaluación inicial de la CDH. evaluación secuencial de etapas múltiples puede permitir la estratificación del riesgo individual de las personas de la CDH y optimizar la predicción de la psicosis.
Formem part de
HH Província Espanya
Contacteu-nos

Avda. Jordà, 8, 08035 Barcelona
Telèfon: 935 480 105
E-mail: fundacio@fidmag.org
Formulari de contacte online 

           

 

Reconeixements a la qualitat i l'excel·lència
Darrera modificació: 18/04/2024