The influence of demographic factors on functional capacity and everyday functional outcomes in schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Patients with schizophrenia have impaired everyday living and social outcomes. Performance-based measures, including neuropsychological (NP) performance and functional capacity (FC) measures have demonstrated usefulness in predicting these outcomes. We examined the correlation of demographic factors (race, age, and education) and FC measures, and the relative ability of NP performance, FC, and demographic factors to predict real-world outcomes in social, vocational, and residential domains in 194 outpatients with schizophrenia. Age, education, sex, and racial status were significantly, but modestly, associated with performance-based measures of everyday functioning, while, in addition, age and education had a similar modest relationship with social competence. Age, but none of the other demographic variables, contributed to the prediction of all three domains of everyday functioning. Functional capacity variables predicted everyday outcomes even when demographic variables were entered into a predictive equation first. These data suggest a similar and modest but detectable effect of demographic factors on performance-based measures of functional capacity as seen with NP performance in schizophrenia populations. Older age contributed to poorer everyday functioning even after consideration of functional capacity, which seems similar to findings in healthy populations without clinically notable cognitive decline.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».