Insight and Psychosis: Comparing the Perspectives of Patient, Entourage and Clinician
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The construct of insight in psychosis assumes congruence between patient and clinician views of the meaning of symptoms and experience. Current definitions and measures of insight do not give systematic attention to the impact of interpersonal, cultural and socio-economic contexts. AIMS: We hypothesized that socio-cultural factors influence insight in patients with schizophrenia. METHODS: We tested this hypothesis through comparison of insight in 18 triads, each composed of a patient, a family member and a clinician. The sample consisted of patients who were first diagnosed with psychosis in the last two years, and who were either immigrants from Africa or the Caribbean Islands, or Canadian born. Insight was assessed by analysis of narratives collected from patients, family members and clinicians for a research project on the negotiation of treatment. Each narrative was scored for insight along multiple dimensions with the Extracted Insight Scale (EIS), developed for this project. RESULTS: There was a significant correlation of insight on the EIS between patients and family members (r= 0.51, p= 0.03) but not between patient and clinician or family and clinician. The mean levels of insight across the three groups were comparable. Qualitative analysis of the illness narratives suggested that insight was based on the meanings constructed around psychotic experiences and that the process of interpreting and attributing psychotic experiences reflected each person's cultural background, life experiences, and other social determinants, especially stigma. CONCLUSION: Forms of insight can occur in the context of discordance or disagreement with the clinician's opinion. We present a testable model of the sociocultural determinants of insight that can guide future studies.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».