Comparing the Sensitivity of Generic Effectiveness Measures With Symptom Improvement in Persons With Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to compare the sensitivity of four generic effectiveness measures with clinically meaningful symptom improvement in persons with schizophrenia. METHOD: Baseline and 6-month interviews were conducted with 134 subjects diagnosed with schizophrenia or schizoaffective disorder. The design was observational. The four generic effectiveness measures included the Quality of Well-Being scale (QWB), a quality-adjusted index score based on the SF-36 VAS, Veterans SF-36 mental health component summary score (MCS), and the World Health Organization Disablement Assessment Schedule (WHO-DAS). Symptom measures included the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) and Calgary Depression Scale (CDS). The side effect measure was the Extrapyramidal Symptom Rating Scale (ESRS). Data analysis included correlations between symptom, side effect, and generic effectiveness change scores; and an effect size calculation to detect a clinically significant improvement in the total PANSS. RESULTS: All four effectiveness measures were correlated with changes in side effects. All but the SG-36 VAS were correlated with changes in depression. Only the QWB was correlated with changes in PANSS scores. The QWB required at least three times fewer subjects (n = 61) to detect a clinically significant improvement in total PANSS compared with the other effectiveness measures (n = 201-324). CONCLUSIONS: It is recommended that clinicians and researchers use the QWB to demonstrate the effectiveness and cost-effectiveness of schizophrenia interventions. The QWB allows for direct comparison of the effectiveness and cost-effectiveness of schizophrenia interventions with other mental and physical health interventions and may contribute to a greater recognition of the value of mental health interventions.
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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 | 0,001 | 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 ».