The Impact of Aging, Cognition, and Symptoms on Functional Competence in Individuals With Schizophrenia Across the Lifespan
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Life expectancy in individuals with schizophrenia continues to increase. It is not clear whether cognitive deficits associated with schizophrenia remain as strong predictors of function in older and younger individuals. Thus, we assessed the relationship between cognition and functional competence in individuals with schizophrenia across 7 decades of life. METHODS: We analyzed data obtained in 232 community-dwelling participants with schizophrenia (age range: 19-79 years). Cognition was assessed using the Measurement and Treatment Research to Improve Cognition in Schizophrenia Consensus Cognitive Battery. Functional competence was assessed using the UCSD Performance-based Skills Assessment, which includes measures of Comprehension and Planning of Recreational Activities Skills, Financial Skills, Communication Skills, Transportation Skills, and Household Management Skills. To assess the effects of Global Cognition on functional competence, we performed hierarchical multivariate linear or logistic regression analyses controlling for age, education, gender, and negative symptoms. RESULTS: Participants' mean age was 49.1 (SD = 13.2, range = 19-79 years), 161 (69%) were male, and 55 (24%) were aged ≥60. Global Cognition was a predictor of Comprehension and Planning Skills (Exp(β) = 1.048), Financial Skills (Exp(β) = 1.104), Communication Skills (ΔR (2) = .31) and Transportation Skills (Exp(β) = 1.066), but not Household Management Skills after adjusting for age, education, gender, and negative symptoms of schizophrenia. CONCLUSION: Cognition remains a strong predictor of functional competence across the lifespan. These findings suggest that treating cognitive impairment associated with schizophrenia could improve individuals' function independent of their age.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».