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Enregistrement W1981732081 · doi:10.1080/00952990701764631

Anhedonia and Social Adaptation Predict Substance Abuse Evolution in Dual Diagnosis Schizophrenia

2007· article· en· W1981732081 sur OpenAlexaff
Stéphane Potvin, Émmanuel Stip, Olivier Lipp, Marc‐André Roy, Marie‐France Demers, Roch-Hugo Bouchard, Alain Gendron

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Drug and Alcohol Abuse · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversité LavalAstraZeneca (Canada)Université de MontréalHôpital Louis-H Lafontaine
Organismes subventionnairesEli Lilly and Company
Mots-clésAnhedoniaPsychiatrySchizophrenia (object-oriented programming)Substance abuseCannabisDual diagnosisPsychologyClinical psychologyPsychosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study sought to identify the variables, derived from the self-medication hypothesis, which predicted substance abuse evolution during a homogeneous 3-month antipsychotic treatment. Twenty-four patients were diagnosed with schizophrenia and substance abuse (mainly cannabis and alcohol). Substance abuse, psychiatric symptoms, anhedonia, and social adjustment were assessed at baseline and study endpoint. Linear regression analyses were performed. Better social adaptation and worse anhedonia predicted substance abuse improvements. Conversely, greater psychoactive substance (PAS) use predicted endpoint positive and depressive symptoms. These results suggest that: (i) substance abuse interferes with psychiatric prognosis in schizophrenia; and (ii) dual diagnosis treatments leading patients to engage in alternative social activities may render substance abuse less appealing. Further studies are warranted to dissociate the causes and consequences of substance abuse in schizophrenia.

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)0,001
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 enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations24
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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