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Enregistrement W2945613708 · doi:10.3390/medicina55050200

The Role of Demoralization and Hopelessness in Suicide Risk in Schizophrenia: A Review of the Literature

2019· review· en· W2945613708 sur OpenAlexaff
Isabella Berardelli, Salvatore Sarubbi, Elena Rogante, M. R. S. Hawkins, Gabriele Cocco, Denise Erbuto, David Lester, Maurizio Pompili

Notice bibliographique

RevueMedicina · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)PsychologyPsychiatrySuicide RiskClinical psychologySuicide preventionMedicinePoison controlMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objectives: Demoralization has been defined by hopelessness and helplessness attributable to a loss of purpose and meaning in life. Demoralization is a meaningful mental health concern, frequently associated with suicide risk in medical and psychiatric patients. The aim of this systematic review was to synthesize the recent empirical evidence on demoralization in patients with schizophrenia and to better understand the relationship between demoralization and suicide risk in patients with schizophrenia. Methods: A comprehensive literature search using key words and subject headings was performed following PRISMA guidelines with several bibliographic databases, resulting in the identification of 27 studies. Results: The findings suggested that demoralization is prevalent in patients with schizophrenia and supported the hypothesis that the association between depression and suicide is moderated by hopelessness. In clinical practice, it is important to recognize symptoms of demoralization using appropriate psychological tools to better understand the suffering of patients with schizophrenia and to implement suicide prevention programs.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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