Measuring negative symptoms in patients with schizophrenia: reliability and validity of the Korean version of the Motivation and Pleasure Scale-Self-Report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Clinical Assessment Interview for Negative Symptoms (CAINS) is one of the validated interview measures of negative symptoms in psychotic disorders. The Motivation and Pleasure Scale-Self-Report (MPSR) is a self-report measure that assesses the motivation and pleasure domains of negative symptoms based on the CAINS. This study evaluated the reliability and validity of a Korean version of the MPSR. METHODS: A total of 139 patients with schizophrenia completed the MPSR, CAINS, Scale for the Assessment of Negative Symptoms (SANS), Brief Psychiatric Rating Scales, Calgary Depression Scale for Schizophrenia, and other measures of trait and cognitive function. RESULTS: The 15-item MPSR showed good internal consistency. In addition, it also had a good convergent validity with the Motivation and Pleasure subscale of the CAINS and the anhedonia/avolition subscale of the SANS. The scale was not associated with psychotic symptoms, agitation/mania, and depression/anxiety, and it showed good discriminant validity. MPSR scores were significantly correlated with Behavioral Activation System total score for trait measure. CONCLUSION: The Korean version of the MPSR is a notable self-report method for examining the severity of negative symptoms in schizophrenia.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».