New Clinically Relevant Findings about Violence by People with Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review findings with clinical relevance that add to knowledge about antisocial and aggressive behaviour among persons with schizophrenia. METHOD: Nonsystematic literature review. RESULTS: Recent evidence shows that individuals who develop schizophrenia present cognitive deficits, psychotic-like experiences, and internalizing and externalizing problems from childhood onwards. Many of their relatives present not only schizophrenia-related disorders but also antisocial behaviour. While the increased risk of aggressive behaviour among persons with schizophrenia has been robustly established, recent findings show that by first contact with clinical services for psychosis, most people with schizophrenia who will engage in aggressive behaviour may be identified. At first episode, 2 distinct types are distinguishable: those who present a history of antisocial and aggressive behaviour since childhood and those who began engaging in aggressive behaviour as illness onsets. Antipsychotic medications and other treatments shown to be effective for schizophrenia are needed by both types of patients. Additionally, those with a history of antisocial and aggressive behaviour since childhood require cognitive-behavioural programs aimed at reducing these behaviours and promoting prosocial behaviour. Reducing physical victimisation and cannabis use will likely reduce aggressive behaviour. Evidence suggests that threats to hurt others often precede assaults. CONCLUSIONS: At first contact with services, patients with schizophrenia who have engaged in aggressive behaviour should be identified and treated for schizophrenia and for aggression. Research is needed to identify interactions between genotypes and environmental factors, from conception onwards, that promote and that protect against the development of aggressive behaviour among persons with schizophrenia.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».