The association between psychotic experiences and health-related quality of life: a cross-national analysis based on World Mental Health Surveys
Notice bibliographique
Résumé
Psychotic experiences (PEs) are associated with a range of mental and physical disorders, and disability, but little is known about the association between PEs and aspects of health-related quality of life (HRQoL). We aimed to investigate the association between PEs and five HRQoL indicators with various adjustments. Using data from the WHO World Mental Health surveys (n = 33,370 adult respondents from 19 countries), we assessed for PEs and five HRQoL indicators (self-rated physical or mental health, perceived level of stigma (embarrassment and discrimination), and social network burden). Logistic regression models that adjusted for socio-demographic characteristics, 21 DSM-IV mental disorders, and 14 general medical conditions were used to investigate the associations between the variables of interest. We also investigated dose-response relationships between PE-related metrics (number of types and frequency of episodes) and the HRQoL indicators. Those with a history of PEs had increased odds of poor perceived mental (OR = 1.5, 95% CI = 1.2-1.9) and physical health (OR = 1.3, 95% CI = 1.0-1.7) after adjustment for the presence of any mental or general medical conditions. Higher levels of perceived stigma and social network burden were also associated with PEs in the adjusted models. Dose-response associations between PE type and frequency metrics and subjective physical and mental health were non-significant, except those with more PE types had increased odds of reporting higher discrimination (OR = 2.2, 95% CI = 1.3-3.5). Our findings provide novel insights into how those with PEs perceive their health status.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».