Impact of depressive symptoms on subjective well-being: the importance of patient-reported outcomes in schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The subjective experience of psychotic patients toward treatment is a key factor in medication adherence, quality of life, and clinical outcome. The aim of this study was to assess the subjective well-being in patients with schizophrenia and to examine its relationship with the presence and severity of depressive symptoms. METHODS: A multicenter, cross-sectional study was conducted with clinically stable outpatients diagnosed with schizophrenia. The Subjective Well-Being under Neuroleptic Scale - short version (SWN-K) and the Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS) were used to gather information on well-being and the presence and severity of depressive symptoms, respectively. Spearman's rank correlation was used to assess the associations between the SWN-K total score, its five subscales, and the CDSS total score. Discriminative validity was evaluated against that criterion by analysing the area under the curve (AUC). RESULTS: Ninety-seven patients were included in the study. Mean age was 35 years (standard deviation = 10) and 72% were male. Both the total SWN-K scale and its five subscales correlated inversely and significantly with the CDSS total score (P < 0.0001). The highest correlation was observed for the total SWN-K (Spearman's rank order correlation [rho] = -0.59), being the other correlations: mental functioning (-0.47), social integration (-0.46), emotional regulation (-0.51), physical functioning (-0.48), and self-control (-0.41). A total of 33 patients (34%) were classified as depressed. Total SWN-K showed the highest AUC when discriminating between depressive severity levels (0.84), followed by emotional regulation (0.80), social integration (0.78), physical functioning and self-control (0.77), and mental functioning (0.73). Total SWN-K and its five subscales showed a significant linear trend against CDSS severity levels (P < 0.001). CONCLUSION: The presence of moderate to severe depressive symptoms was relatively high, and correlated inversely with patients' subjective well-being. Routine assessment of patient-reported measures in patients with schizophrenia might reduce potential discrepancy between patient and physician assessment, increase therapeutic alliance, and improve outcome.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».