The Role of Insight in Moderating the Association Between Depressive Symptoms in People With Schizophrenia and Stigma Among Their Nearest Relatives: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is evidence of a positive association between insight and depression among patients with schizophrenia. Self-stigma was shown to play a mediating role in this association. We attempted to broaden this concept by investigating insight as a potential moderator of the association between depressive symptoms amongst people with schizophrenia and stigmatizing views towards people with mental disorders in their close social environment. METHOD: In the initial sample of 120 pairs, data were gathered from 96 patients with a diagnosis of "paranoid schizophrenia" and 96 of their nearest relatives (80% response rate). In this cross-sectional study data were collected by clinical interview using the following questionnaires: "The Scale to Assess Unawareness of Mental Disorder," "Calgary Depression Scale for Schizophrenia," and "Brief Psychiatric Rating Scale." The stigmatizing views of patients' nearest relatives towards people with mental disorders were assessed with the "Mental Health in Public Conscience" scale. RESULTS: Among patients with schizophrenia depressive symptom severity was positively associated with the intensity of nearest relatives' stigmatizing beliefs ("Nonbiological vision of mental illness," τ = 0.24; P < .001). The association was moderated by the level of patients' awareness of presence of mental disorder while controlling for age, sex, duration of illness and psychopathological symptoms. CONCLUSIONS: The results support the hypothesis that the positive association between patients' depression and their nearest relatives' stigmatizing views is moderated by patients' insight. Directions for further research and practical implications are discussed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 ».