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Enregistrement W1733491036 · doi:10.2147/ndt.s81024

Predictors of quality of life among individuals with schizophrenia

2015· article· en· W1733491036 sur OpenAlexaboutno aff
Sirijit Suttajit, Sutrak Pilakanta

Notice bibliographique

RevueNeuropsychiatric Disease and Treatment · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine, Chiang Mai UniversityChiang Mai University
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)Schizophrenia (object-oriented programming)PsychosocialPositive and Negative Syndrome ScaleAnxietyDepression (economics)Clinical psychologyCorrelationLinear regressionRegression analysisPsychiatryPsychosisStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The study reported here aimed to evaluate both biological and psychosocial factors as predictors for quality of life as well as to examine the associations between the factors and quality of life in individuals with schizophrenia. METHODS: Eighty individuals with schizophrenia were recruited to the study. The Thai version of the World Health Organization Quality of Life-BREF was utilized to measure the quality of life. The five Marder subscales of the Positive and Negative Syndrome Scale were applied. Other tools for measurement included the Calgary Depression Scale for Schizophrenia and six social support deficits (SSDs). Pearson/Spearman correlation coefficients and the independent t-test were used for the statistical analysis to determine the associations of variables and the overall quality of life and the four domain scores. A multiple linear regression analysis of the overall quality of life and four domain scores was applied to determine their predictors. RESULTS: The Positive and Negative Syndrome Scale total score, positive symptoms, negative symptoms, disorganized thought, and anxiety/depression showed a significant correlation with the overall quality of life and most of the four domain scores. Depression, SSDs, and adverse drug events showed a significant correlation with a poorer overall quality of life. The multiple linear regression model revealed that negative symptoms, depression, and seeing a relative less often than once per week were predictors for the overall quality of life (adjusted R (2)=0.472). Negative symptoms were also found to be the main factors predicting a decrease in the four domains of quality of life - physical health, psychological, social relationships, and environment. CONCLUSION: Negative symptoms, depression, and poor contact with relatives were the foremost predictors of poor quality of life in individuals with schizophrenia. Positive symptoms, negative symptoms, disorganized thought, anxiety/depression, SSDs, and adverse events were also found to be correlated with quality of life.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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