Subjective distress in first‐episode psychosis: role of symptoms and self‐esteem
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Patients with psychotic disorders are assumed to experience significant distress, especially during their first episode. It is unclear whether such distress is associated with the level of psychotic or other symptoms and/or to other characteristics such as level of self‐esteem. Methods: One hundred and five patients who presented with first episode psychosis (FEP) (54% male; mean age 22.74 years; 79.4% schizophrenia; 20.6% affective psychosis) were administered the Symptom Checklist 90‐Revised (SCL‐90‐R) at first presentation for treatment. Four indices derived from the SCL‐90‐R were used as measures of distress. Psychopathology was assessed with the Calgary Depression Scale, the Hamilton Anxiety Scale, the Scale for the Assessment of Positive Symptoms and the Scale for the Assessment of Negative Symptoms and self‐esteem with the Self‐esteem Rating Scale.Spearman's Correlation coefficients were calculated, followed by a regression analysis. Results: Measures of distress were highly correlated with depression ( rho = 0.44–0.56), and anxiety ( rho = 0.38–0.48), modestly with lack of judgement and insight ( rho = −0.28 to −0.37) and not with positive or negative symptoms of psychosis. In a smaller sample ( n = 68) distress measures were also highly correlated with self‐esteem ( rho = −0.55 to −0.73). Logistic regression confirmed that self‐esteem explained 53% of the total variance explained (57%) by any combination of the independent variables. Conclusion: Distress experienced by individuals suffering from FEP is associated with levels of self‐esteem, depression and anxiety and not with the level of psychotic or negative symptoms. Self‐esteem may play a significant role in the magnitude of distress experienced by patients presenting with a FEP.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».