The screen for cognitive impairment in psychiatry: diagnostic-specific standardization in psychiatric ill patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Screen for Cognitive Impairment in Psychiatry (SCIP) is a simple and easy to administer scale developed for screening cognitive deficits. This study presents the diagnostic-specific standardization data for this scale in a sample of schizophrenia and bipolar I disorder patients. METHODS: Patients between 18 and 55 years who are in a stable phase of the disease, diagnosed with schizophrenia, schizoaffective disorder, schizophreniform disorder, or bipolar I disorder were enrolled in this study. RESULTS: The SCIP-S was administered to 514 patients (57.9% male), divided into two age groups (18-39 and 40-55 years) and two educational level groups (less than and secondary or higher education). The performance of the patients on the SCIP-S is described and the transformed scores for each SCIP-S subtest, as well as the total score on the instrument, are presented as a percentile, z-score, T-scores, and IQ quotient. CONCLUSIONS: We present the first jointly developed benchmarks for a cognitive screening test exploring functional psychosis (schizophrenia and bipolar disorder), which provide increased information about patient's cognitive abilities. Having guidelines for interpreting SCIP-S scores represents a step forward in the clinical utility of this instrument and adds valuable information for its use.
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 | 0,001 |
| 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 ».