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Enregistrement W2603365733 · doi:10.1093/schbul/sbx023.029

SA30. Self-Assessment of Amotivation and Insight into Patients With Schizophrenia

2017· article· en· W2603365733 sur OpenAlexaboutno aff
Oleg Papsuev, Larisa Movina, M. Minyaycheva, Lauren Luther

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmotivationApathyPositive and Negative Syndrome ScaleNeurocognitiveSchizophrenia (object-oriented programming)PsychologyClinical psychologyCognitionNeuropsychologyPsychiatryPsychosisIntrinsic motivation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Schizophrenia is a disabling disorder characterized by negative and cognitive symptoms. The negative symptom domain of low motivation has recently been found to be an important determinant of functioning. Currently, motivation is frequently assessed with either self-rated or clinician-rated motivation measures. However, little is known about the overlap between self-rated and clinician-rated motivation and whether these two assessment types are differentially related to clinical variables. Therefore, this study investigated (1) the association between self-rated and clinician-rated motivation, (2) the clinical correlates of both motivation assessment types, and (3) the correlates of the discrepancy between the motivation assessments types. Methods: Fifty patients with schizophrenia spectrum disorders were assessed by trained clinicians using the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS), the Calgary Depression Scale (CDSS), and both the clinician-rated (C) and self-rated (S) versions of the Apathy Evaluation Scale (AES). Neurocognition was assessed with the Brief Assessment of Cognition in Schizophrenia (BACS). Social cognition was assessed with the Hinting Task, the Relationships Across Domains measure, and the Ekman-60 emotion recognition task. Results: The AES-C and AES-S were positively correlated (r = .43; P < .05). Further, moderate, positive correlations were established between the AES-C and most of the PANSS amotivation subscale items (N2 (r = .51), N4 (r = .45)). However, a significant correlation between the AES-C and the G16 item of the PANSS amotivation subscale was not observed. The AES-S was not significantly correlated with any of the PANSS amotivation items. The AES-C did not correlate with the PANSS depression item or the CDSS total score, while moderate correlations with the AES-S were observed with both (r = .38 and r = .45, respectively). The AES-C/AES-S discrepancy score was positively correlated with the PANSS insight item (r = 0.39) and the presence of a paranoid schizophrenia diagnosis (r = .32). No significant correlations were observed between the discrepancy score and the BACS, social cognition measures, or additional demographic variables. Conclusion: While the clinician-rated AES is regarded as a sensitive instrument for the assessment of apathetic/amotivation schizophrenia symptoms, our results suggest that scores from the self-rated AES need to be interpreted carefully. Our findings also indicate that patients with schizophrenia might be less aware of primary negative (i.e., amotivation) symptoms, and when asked to self-rate negative symptoms, they rate secondary negative symptoms caused by depression. Results also suggest that reduced insight might be driving part of the discrepancy between self-rated and clinician-rated motivation. Findings should be considered when choosing motivation measures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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