5 Novembre 2026

Psicologia Punto One | Psicologia e Psicologi nel Web

SCHEDA SCIENTIFICA2026Studio osservazionale

Predictors of social and occupational functioning in help-seeking youths accessing an early intervention in psychosis programme: A real-world cohort study using machine learning algorithms.

Mattia Marchi, Antonio Travascio, Giulia Pollice, Pietro Grenzi, Sonia Comastri, Giulia Di Rauso, Tommaso Ramanzin, Ilaria Ragazzini, Michele Poletti, Ilaria Scazza, Luca Pingani, Silvia Ferrari, Gian M Galeazzi

Schizophrenia research · 2026

Abstract e pubblicazione originale

L’abstract è consultabile nella fonte originale. Non viene ripubblicato qui perché non risulta verificata una licenza compatibile.

Leggi nella fonte originale ↗

Parole chiave

HumansPsychotic DisordersFemaleMaleAdolescentYoung AdultPrediction AlgorithmsPredictive Learning ModelsPsychosocial FunctioningAdultMachine LearningEarly Medical InterventionCohort StudiesOutcome Assessment, Health CareItalyClassification AlgorithmsPatient Acceptance of Health Careat-risk mental state for psychosisfirst episode psychosismachine learningschizophreniasocial functioning

Come citare questo studio

Mattia Marchi, Antonio Travascio, Giulia Pollice, Pietro Grenzi, Sonia Comastri, Giulia Di Rauso, Tommaso Ramanzin, Ilaria Ragazzini, Michele Poletti, Ilaria Scazza, Luca Pingani, Silvia Ferrari, Gian M Galeazzi. (2026). Predictors of social and occupational functioning in help-seeking youths accessing an early intervention in psychosis programme: A real-world cohort study using machine learning algorithms.. Schizophrenia research. DOI: 10.1016/j.schres.2026.08.009

Consulta la pubblicazione originale ↗