Comparing executive functioning and clinical and sociodemographic characteristics of people with schizophrenia who hold a driver’s license to those who do not
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND.: Community engagement requires driving. However, there is paucity of research focusing on the potential to drive for people with schizophrenia. PURPOSE.: This study aimed to characterize people with schizophrenia by comparing clinical signs, executive functions (EF), and sociodemographic aspects of those holding a driver's license to those without one. METHOD.: This cross-sectional study used convenience sampling to select 60 ambulatory individuals to participate: 31 with a driver's license and 29 without one. They completed the Wisconsin Card Sorting Test (WCST) for evaluation of EF and the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) for symptoms severity evaluation. Data were analyzed using multivariate analyses of covariance and logistic regression models. FINDINGS.: Participants with a license had less severe negative symptoms and general psychopathology and better EF and sociodemographic aspects compared to those without a license. Logistic regression revealed significant odds ratios (OR) in general psychopathology (PANSS; OR = 0.963, p = .011) and in the WCST (OR = 0.504, p = .027). IMPLICATIONS.: This study offers occupational therapists a data-driven perspective on evaluating potential fitness to drive to enable participation in daily life and well-being of people with schizophrenia.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».