The Insight Paradox: is Better Insight Associated with Depression Among Patients with Schizophrenia?
Notice bibliographique
Résumé
The insight paradox posits that among patients with schizophrenia, better insight is associated with depressive symptoms. However, available studies are characterized by conflicting results. First, we conducted a systematic review, a meta-analysis and a meta-regression based on 59 available correlational studies. Second, we examined a cross-sectional examination on 80 patients diagnosed with schizophrenia in stable phase of the illness. Measures of depressive dimension were based on the Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS) and Beck Depression Inventory (BDI), for insight the Scale to assess Unawareness of Mental Disorder (SUMD). Furthermore, we assessed self-stigma, self-esteem and psychotic symptoms to test mediating and moderating models (Preacher and Hayes models). In the meta-analysis, global insight was associated weakly, but significantly with depression (effect size r=0.14), as were the insight into the mental disorder (r=0.14), insight into symptoms (r=0.14) and symptoms’ attributions (r=0.17). Whereas, insight into the social consequences of the disorder or into the need for treatment were not associated with symptoms of depression. Better cognitive insight was associated with higher levels of depression. Methodological and clinical factors moderated the magnitude of the association between insight and depression. Similar results were observed in the clinical sample, where self-stigma significantly mediated the association between insight and depression. In conclusion, both literature and clinical findings indicate that better insight is associated with higher levels of depressive symptoms among patients with schizophrenia: interventions that are aimed at improving insight need to take into account the implications of these findings
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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 | 0,015 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».