[Predictors of social functioning in schizophrenia].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Impaired social functioning is a characteristic feature of schizophrenia. The aim of this study was to determine the factors that predict social functioning in schizophrenia. METHOD: The study included 100 patients that met DSM-IV diagnostic criteria for schizophrenia. All the patients were evaluated using the Scale for the Assessment of Negative Symptoms, Scale for the Assessment of Positive Symptoms, Calgary Depression Scale for Schizophrenia, Facial Emotion Identification Test, Facial Emotion Discrimination Test, Digit Span Test, Rey's Auditory Verbal Learning Test, Trail Making Test, and Social Functioning Scale. Marital status, living arrangements, and working status of the patients were also recorded. Pearson's correlation analysis and multiple stepwise regression analysis were used to determine the relationships between the research variables and social functioning. Categorical variables were compared with the independent samples t test. RESULTS: Negative symptoms, level of education, and facial emotion identification were significant predictors of social functioning total score. Negative symptoms were the most important predictor of almost all domains of social functioning. Age and duration of illness were not associated with social functioning. There were no gender differences in terms of social functioning. Married patients had higher social functioning scores. Employed patients had lower negative symptom scores and higher social functioning scores. CONCLUSION: Negative symptoms were the most important predictors of social functioning in our study.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».