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Enregistrement W2048420048 · doi:10.1016/s0924-9338(09)71425-7

the Deleterious Effect of Cognitive Impairment, Negative Symptoms and Functional Disability on Quality of Life in Chronic Schizophrenia

2009· article· en· W2048420048 sur OpenAlexaboutno aff
Edorta Elizagárate, Pedro Sánchez, Ana B. Yoller, Javier Peña, Natalia Ojeda, J. Larumbe, M. Gutiérrez, Jesús Ezcurra

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)Quality of life (healthcare)Verbal fluency testNeuropsychologyPsychologyClinical psychologyDepression (economics)CognitionExecutive functionsWorking memoryPsychiatryVerbal memory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims: To examine the relative contributions of psychiatric symptoms, functional disability, neuropsychological functioning and sociodemographic variables to quality of life (QOL) in patients with chronic schizophrenia. Method: We examined 165 hospitalised patients with long term schizophrenia (DSM-IV). Measures of psychiatric symptoms included depression (Calgary depression Scale), insight (David Insight Scale), symptom severity (BPRS) and PANSS (Positive and Negative Symptom Scale). Neuropsychological battery included tests for verbal memory, executive functioning, verbal fluency, working memory, motor speed and processing speed. Functional disability was assessed with the Disability Assessment Schedule (DAS-WHO) and Quality of life was assessed with the Quality of Life Scale. Results: Age, years of evolution, negative symptoms, insight and neuropsychological variables (except motor speed) all were significantly related to level of quality of life. in a multiple regression analysis, entering the neuropsychological functioning, functional disability and negative symptoms generated a model which accounted for a 74.9% of the variance in QOL. Functional disability, as expected, accounted for 56% of the variance, whereas Processing Speed explained an additional 6.2%. Symptom Severity and Verbal Fluency predicted 3.7% and 3.5% of the variance, respectively. Negative symptoms, Verbal Memory and Vocabulary, were also significant predictors in the model, but had less predictive value. However, Positive Symptoms and Sociodemographic Variables did not significantly contribute to predict quality of life. Conclusion: Our findings support the predictive value of neuropsychological functioning, functional disability and severity of negative symptoms in long term quality of life 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,292 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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