The mediating role of depression in pathways linking positive and negative symptoms in schizophrenia. A longitudinal analysis using latent variable structural equation modelling
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The interaction between positive, negative and depressive symptoms experienced by people with schizophrenia is complex. We used longitudinal data to test the hypothesis that depressive symptoms mediate the links between positive and negative symptoms. METHODS: We analyzed data from the European Schizophrenia Cohort, randomly sampled from outpatient services in France, Germany and the UK (N = 1208). Initial measures were repeated after 6 and 12 months. Depressive symptoms were identified using the Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS), while positive and negative symptoms were assessed with the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS). Latent variable structural equation modelling was used to investigate the mediating role of depression assessed at 6 months in relation to the longitudinal association between positive symptoms at baseline and negative symptoms at 12 months. RESULTS: We found longitudinal associations between positive symptoms at baseline and negative symptoms at 12 months, as well as between both of these and CDSS levels at 6 months. However depression did not mediate the longitudinal association between PANSS scores; all the effect was direct. CONCLUSIONS: Our findings are incompatible with a mediating function for depression on the pathway from positive to negative symptoms, at least on this timescale. The role of depression in schizophrenic disorders remains a challenge for categorical and hierarchical diagnostic systems alike. Future research should analyze specific domains of both depressive and negative symptoms (e.g. motivational and hedonic impairments). The clinical management of negative symptoms using antidepressant treatments may need to be reconsidered.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».