MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2600885043 · doi:10.1016/j.eurpsy.2016.01.686

Insight, self-stigma and depressive symptoms among patients with schizophrenia

2016· article· en· W2600885043 sur OpenAlexaboutno aff
Domagoj Vidović, Petrana Brečić, I. Jolic, Vlado Jukić

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepressive symptomsSchizophrenia (object-oriented programming)PsychiatryClinical psychologyMental illnessRating scaleDepression (economics)Scale for the Assessment of Negative SymptomsPsychologyMajor depressive disorderStigma (botany)Positive and Negative Syndrome ScalePsychosisMedicineNegative symptomCognitionMental healthDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,813

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean PsychiatryMême sujetMental Health Treatment and AccessTravaux en français237 207