Characteristics and duration of untreated illness in correlation with insight level of first time diagnosed schizophrenia patients in rural region of Latvia
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Improved insight level among schizophrenia patients is predictive for better illness prognosis. Objective Explore factors connected to insight. Aim Evaluate the insight level and clinical characteristics of first time hospitalized schizophrenia spectrum patients. Methods All consecutive first time hospitalized schizophrenia spectrum patients in a psychiatric hospital from 01.01.2016–26.09.2016. Patients were interviewed upon hospitalization and at the discharge with Scale for the assessment of positive symptoms (SAPS) and negative symptoms (SANS), Schedule of assessment of insight-extended (SAI-E), The Calgary depression scale for schizophrenia (C-sch), sociodemographic and clinical data were collected. All participants signed written informed consent and the study was approved by the Riga Stradins University Ethics committee. Results From 45 first episode patients, 38 met the inclusion criteria. Mean age was 37.66 years (SD: 11.48 years), the average duration of untreated illness (DUI) was 40.5 months (SD: 57.35 months). Psychopathologic symptoms and insight levels evaluated in scores in the 1st and 2nd interviews were as follows: SAPS 69.11 (SD: 20.78) and 33.61 (SD: 18.04), SANS 63.21 (SD: 25.30) and 40.95 (SD: 24.47), SAI-E 15.50 and 27.24 (SD: 13.24), P < 0.001, C-sch 8.50 (SD: 5.31) and 4.27 (SD: 2.86), P < 0.05. There was no statistically significant correlation between DUI and insight level. A higher level of insight at hospitalization correlated with higher levels of depression: r = 0.569, P < 0.001. Conclusions We noticed a tendency that lower insight levels might correlate with longer periods of untreated illness. We found that higher insight levels correlated with higher symptoms of depression. Disclosure of interest The authors have not supplied their declaration of competing interest.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».