P-19STUDY OF INSIGHT IN SCHIZOPHRENIC PATIENTS WITH ALCOHOL ABUSE OR DEPENDENCE
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. The aim of this study is to investigate the relationship between insight and treatment adherence and to analyze the influence of other clinical and socio-demographic factors. Methods. Subjects included in the study were diagnosed of Acohol Abuse or Dependence comorbid with Schizophrenic Disorder, following DSM-IVTR criteria and received treatment in a Mental Health Outpatient Clinic. Medical records were reviewed and a socio-demographic questionnaire was developed for this purpose (sex, age, marital status, educational level, occupational status, level of family support). Patients were evaluated over a period of 2 years. Instruments used were Scale of Unawareness of Mental Disorders (SUMD), Drug Attitude Inventory (DAI), and Calgary Depression Scale (CDSS) with a cut-off point 4/5. Results. A total of 17 patients were included in the study. Mean age 38.7 years (SD:7.4). 26% of the subjects had at least had one prior hospital admission and 72% reported having occasionally discontinued their medication. Men presented higher score in SUMD (lower global awareness of disease). Patients with poor insight have the highest drop-out rates of treatment and follow-up care, highest readmission rates and emergency department utilization, and lower scores on the DAI scale, (p <0.05).
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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) | 0,003 | 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 ».