Long-term course and outcome in schizophrenia: a 34-year follow-up study in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to extend an earlier retrospective cohort study of schizophrenia via a prospective study to a follow-up of 34 years, with an emphasis on describing the life-course of the illness. METHOD: Subjects were 128 first-ever admissions for schizophrenia in 1963 to either of two mental hospital in Alberta, Canada. Follow-up continued until death or 1997. A symptom severity scale, with scores ranging from 0 (no symptoms) to 3 (hospitalized), was used to collect time-series data on each subject and create life-course curves. Indices were constructed to summarize the information in each curve. Information on social functioning was also collected. RESULTS: Results were similar for men and women. The life-course curves showed marked variability of symptom severity across subjects and over time. The average score over the entire period of follow-up for the cohort indicated 'moderate' symptoms, and the change in average score from beginning to end of follow-up demonstrated a slight worsening of symptoms. The measures of social functioning indicated that only about one quarter of the patients had a good to excellent outcome. CONCLUSIONS: The long-term course in schizophrenia is one of varying symptom severity, and for many patients, there is a poor overall 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».