Meta-Analysis of Depressive Symptoms in Dual-Diagnosis Schizophrenia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Substance abuse is highly prevalent in schizophrenia and associated with numerous negative consequences. While studies have regularly reported more severe depressive symptoms in addicted schizophrenia patients relative to non-abusing patients, some studies have not corroborated this finding. The current meta-analysis was performed to quantify the relative severity of depressive symptoms in dual-diagnosis schizophrenia. A search of the literature using computerized engines was undertaken. Studies were retained in the analysis if (i) they assessed depressive symptoms using validated scales specific to depression (e.g. Hamilton Depression Rating Scale); and (ii) groups of schizophrenia patients were divided according to substance use disorders (alcohol, amphetamines, cannabis, cocaine, hallucinogens, heroin and/or phencyclidine). According to the inclusion criteria, 20 studies were available for mathematical analysis. A small, positive and significant effect size estimate (n =3283; 1680 dual diagnosis; 1603 single diagnosis; adjusted Hedges's g =0.292; p =0.003) was obtained, within a random-effect model, suggesting that some dual-diagnosis patients experience more severe depressive symptoms than single-diagnosis patients. This significant difference was found only for studies using the Hamilton Depression Rating Scale but not for other depression scales. The results of the present meta-analysis suggest that addicted schizophrenia patients experience more severe depressive symptoms compared to non-abusing patients, but that the difference is smaller than commonly assumed. The meta-analysis also shows that the significance of results is related to the scale used to measure depressive symptoms. These results have methodological implications for future studies of depressive symptoms in dual-diagnosis patients, and potential implications for the prevention and treatment of depressive symptoms in schizophrenia.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle