Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to evaluate the prevalence of comorbid obsessive compulsive symptoms/disorder and its impact on outcome among patients with schizophrenia. 181 patients with schizophrenia were evaluated on Yale-Brown Obsessive–Compulsive Symptom Checklist, Yale-Brown Obsessive–Compulsive Scale, Calgary Depression Scale for Schizophrenia, Positive and Negative Symptom Scale, Social Occupational Functioning Scale, Global Assessment of Functioning Scale and Indian Disability Evaluation and Assessment Scale. Slightly more than one-fourth of patients fulfilled the diagnosis of current (28.2%) and lifetime (29.8%) diagnosis of obsessive compulsive disorder. On Yale Brown Obsessive Compulsive Symptom Checklist, the most common lifetime obsessions were those of contamination (25.4%), followed by obsessions of need for symmetry or exactness (11.6%). The most common compulsions were those of cleaning/washing (27.1%), followed by those of checking (24.3%). Presence of obsessive compulsive symptoms was associated with younger age of onset, higher prevalence of comorbid depression, and current suicidal ideations. Thus, it can be concluded that a significant proportion of patients with schizophrenia have obsessive compulsive symptoms/disorder. Clinicians managing patients of schizophrenia should evaluate the patients thoroughly for presence of comorbid obsessive compulsive symptoms/disorder and must take the same into account while managing the patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».