Insight, self-stigma and depressive symptoms among patients with schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Depressive symptoms are rather prevalent among patients with schizophrenia and various factors can influence them. Insight and self-stigma shows complex and contradictory relationship, both are among most important features of schizophrenia with strong impact on depressive symptoms. We wanted to test hypothesis that preserved insight is related to depressive symptoms only when self-stigma is also high. Our cross-sectional research comprised 149 patients with diagnosis of schizophrenia, both gender, age span 25-45 years. Rating scales used were Calgary Depression Scale (CDS), Scale to assess Unawareness of Mental Disorder (SUMD) and Internalized Stigma in Mental Illness (ISMI) which are specifically designed for patients with schizophrenia. Majority of patients were male (72%), single or separated (85%). Relation between selfstigma and depressive symptoms was statistically significant ( b =0.12, 95% CI=[0.06, 0.19], β=0.32, t (135)=3.89, P b =–0.01, 95% CI=[–0.02,–0.001], β=–0.17, t (135)=–2.20, P =0.029). Post-hoc analysis showed that among patients with extremely high selfstigma (more than 90 centile), higher insight was related to more depressive symptoms (b=–0.22, 95% CI=[–0.42,–0.02], β=–0.34, t =–2.23, P =0.028). These results are important for tailoring specific antistigma programs for patients with high level of insight in order to prevent deleterious impact of depressive symptoms on course of 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».