Negative symptoms in first episode non‐affective psychosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the prevalence of negative symptoms and to examine secondary sources of influence on negative symptoms and the role of specific negative symptoms in delay associated with seeking treatment in first episode non-affective psychosis. METHOD: One hundred and ten patients who met Diagnostic Statistical Manual-IV (DSM-IV) criteria for a first episode of schizophrenia spectrum psychoses were rated for assessment of negative, positive, depressive and extrapyramidal symptoms, the premorbid adjustment scale and assessment of demographic and clinical characteristics including duration of untreated psychosis (DUP). RESULTS: Alogia/flat affect and avolition/anhedonia were strongly influenced by parkinsonian and depressive symptoms, respectively. A substantial proportion (26.8%) of patients showed at a least moderate level of negative symptoms not confounded by depression and Parkinsonism. DUP was related only to avolition/anhedonia while flat affect/alogia was related to male gender, diagnosis of schizophrenia, age of onset and the length of the prodrome. CONCLUSION: Negative symptoms that are independent of the influence of positive symptoms, depression and extra pyramidal symptoms (EPS) are present in a substantial proportion of first episode psychosis patients and delay in seeking treatment is associated mainly with avolition and anhedonia.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».