Understanding Depressive Symptoms in Individuals with Schizophrenia: Analyses Using the Resident Assessment Instrument – Mental Health (RAI-MH)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The primary aim of this study was to better understand the role of depressive and negative symptoms in patients with schizophrenia. As such, two specific research questions guide this analysis: (1) What factors are associated with depressive and negative symptoms at Time 1 across four major psychiatric diagnoses (patients with schizophrenia, mood disorder, both schizophrenia and mood disorders, and patients whose primary diagnosis is neither schizophrenia nor mood disorder)? (2) To what extent do depressive and negative symptoms improve over time among individuals with schizophrenia? More specifically, what variables predict an improvement in these symptoms? \nMethods: The study involved analysis of secondary data from 3269 in-patients from 15 psychiatric facilities in the Province of Ontario, Canada. Patients were assessed using the Resident Assessment Instrument – Mental Health (RAI-MH). Bivariate analyses were performed examining demographic, clinical, social, and other factors as independent variables and depressive and negative symptom scores among each of the four diagnostic groups: schizophrenia, mood disorder, both schizophrenia and mood disorder, and neither schizophrenia nor mood disorder. Logistic regression of depressive and negative symptoms, as dependent variables, were performed on demographic, psychiatric, clinical, social, and other variables, as the independent variables. \nResults: Variables associated with depressive and negative symptoms did not necessarily predict an improvement of depressive and negative symptoms over time. Findings from logistic regression models showed that statistically significant predictors of improvement in depressive and negative symptoms included the following variables: (1) not having a diagnosis of schizophrenia; (2) insight into one’s condition; (3) fewer number of recent psychiatric admissions (over the last two year period); and (5) being administered both atypical and typical antipsychotic medications. \nConclusions: Depressive and negative symptoms are prevalent in schizophrenia and are associated with demographic, psychiatric, and social variables. Depressive and negative symptoms do not share the same pattern across diagnoses, suggesting that these symptoms represent a unique profile within each diagnostic group. Moreover, both atypical and typical antipsychotic medications, in combination, were shown to be more effective at treating depressive and negative symptoms than either typical or atypical medications alone.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».