Strategie di coping nella schizofrenia: studio delle variabili cliniche e funzionali come determinanti delle modalità di adattamento allo stress
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The purpose of this study was to analyze the relation between coping styles, and both clinical and functional variables in a sample of patients with stable schizophrenia. METHODS: Forty-seven consecutive outpatients were enrolled in a cross-sectional study. A clinical assessment was performed and included: the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS), the Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS), the Scale for the Assessment of Unawareness of Mental Disorder (SUMD), the Rosenberg Self-Esteem Scale (RSES), the Quality of Life Scale (QLS) and the questionnaire Short Form Health Survey 36 (SF-36). Coping strategies were assessed with the Coping Inventory for Stressful Situations (CISS), identifying three main coping styles: task-, emotion- and avoidance-oriented. Three different multiple regression models with backward elimination were performed in order to discover contributing factors to coping styles. RESULTS: From the results of multiple regression, depressive symptoms and objective quality of life were contributing factors to task-oriented coping style, explaining about 32% of variance. Negative symptoms, subjective quality of life, self-esteem, awareness of symptomatology and attribution of symptoms to illness resulted to be contributing factors to emotion-oriented coping strategies, explaining about 60% of variance. DISCUSSION: These results suggested the role of some clinical and functional variables as contributing factors to coping styles. In this context, supportive and rehabilitative interventions and cognitive-behavioral therapy focused to manage psychotic symptoms and to decrease distress could help patients to employ more adaptive coping strategies and improve their outcomes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».