Social Competence Versus Negative Symptoms as Predictors of Real World Social Functioning in Schizophrenia
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Social deficits are common in people with schizophrenia and the treatment of social skills deficits has been a long-time treatment strategy. However, negative (i.e., deficit) symptoms also appear to contribute to social dysfunction. In this study, we combined data from three separate studies of people with schizophrenia (total n=561) who were assessed with identical methods. We examined the prediction of real-world social functioning, rated by high contact clinicians, comparing the influence of global and specific ratings of negative symptoms and performance-based assessments of social skills on these social outcomes. Negative symptom severity accounted for 20% of the variance in social outcomes, with social competence adding an incremental 2%. This 2% variance contribution was the same when social competence was forced into a regression model prior to negative symptom severity. When we examined individual negative symptoms, prediction of social outcomes increased to 28%, with active and passive social avoidance entering the equation, and the influence of social competence was unchanged. Adding depression into the predictor model improved the prediction of social outcomes significantly, but minimally (4% variance). These data suggest that negative symptoms exert a substantial influence on social outcomes and that depression and social skills exert smaller, but independent influences. Treating negative symptoms appears to be a possible path for improving social outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle