Working memory and depressive symptoms in patients with schizophrenia and substance use disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Substance abuse is highly prevalent in schizophrenia and it has been associated with negative consequences on the course of the pathology. Regarding cognition, the prevailing literature has produced mixed results. Some groups have reported greater cognitive impairments in dual diagnosis schizophrenia, while other groups have described the reverse. OBJECTIVE: The current cross-sectional study sought to investigate the potential differences in psychiatric symptoms and cognition between schizophrenia patients with and without substance use disorders. METHODS: Fifty-three schizophrenia patients were divided into two groups: with (n=30) and without (n=23) a substance use disorder (DSM-IV criteria). Psychiatric symptoms were measured with the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) and the Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS). Psychomotor speed and spatial working memory were measured using Cambridge Neuropsychological Tests Automated Battery (CANTAB). RESULTS: Patients in the dual diagnosis group displayed more severe depressive symptoms and poorer strategy during the working memory task. CONCLUSIONS: These results are in keeping with the prevailing literature describing negative consequences of substance abuse in schizophrenia. Substance abuse may exacerbate depressive symptoms and interfere with metacognition in schizophrenia.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».