Impact of primary negative symptoms on functional outcomes in schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Negative symptoms are known to undermine functional outcomes in people with schizophrenia; however, most studies have not accounted for whether these symptoms were primary or secondary to other psychopathological factors. The present study examined the impact of primary negative symptoms on functional outcomes in patients with schizophrenia. METHOD: The sample included 1427 patients with schizophrenia who completed the baseline visit in the CATIE study. Symptoms were assessed with the Positive and Negative Syndrome Scale and Calgary Depression Scale, extrapyramidal side effects with the Simpson-Angus scale, and functional status with the Heinrichs-Carpenter Quality of Life Scale. RESULTS: Negative symptoms were significantly and inversely related to each domain of functioning examined. These relationships remained after statistically controlling for the influence of potential sources of secondary negative symptoms. In addition, the relationships between negative symptoms and specific domains of functioning remained in patients who had mild/absent positive, depressive, anxiety and extrapyramidal symptoms. Negative symptoms were associated with functional outcomes even in antipsychotic-free patients. CONCLUSIONS: Primary negative symptoms significantly contribute to the functional impairment seen in people with schizophrenia. A better understanding of the etiology and pathobiology of these symptoms is required to guide the search for effective therapeutics that promote functional recovery.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».