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Enregistrement W2947291864 · doi:10.2147/prbm.s205424

<p>Resilience and recovery style: a retrospective study on associations among personal resources, symptoms, neurocognition, quality of life and psychosocial functioning in psychotic patients</p>

2019· article· en· W2947291864 sur OpenAlexaboutno aff
Daniele Zizolfi, Nicola Poloni, Ivano Caselli, Marta Ielmini, Giulia Lucca, Marcello Diurni, Greta Cavallini, Camilla Callegari

Notice bibliographique

RevuePsychology Research and Behavior Management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurocognitivePsychosocialPositive and Negative Syndrome ScalePsychopathologyGlobal Assessment of FunctioningPsychologyClinical psychologyQuality of life (healthcare)Schizophrenia (object-oriented programming)Psychological resiliencePsychiatryPsychosisCognitionPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Personal resources have been identified as important factors in predicting patient healing or symptoms control in schizophrenia. This observational retrospective study aims to explore the influence of resilience and recovery style on the modalities of clinical presentation of the disease, as well as individual functioning and quality of life. Methods: Participants were patients affected by schizophrenia spectrum disorders assessed at different mental health facilities. The rating scales considered are the following: Resilience Scale 10-items (RS); Recovery Style Questionnaire (RSQ); Montreal Cognitive Assessment (MoCA); Schizophrenia Quality of Life Scale (SQLS); Life Skills Profile (LSP); Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS). Results: Forty-four patients fulfilled the inclusion criteria. The mean age was 46 years; the average length of the history of the disease at recruitment was 23 years with an average age at first episode of psychosis (FEP) of 23 years. General psychopathology, neurocognition, and integration recovery style can predict psychosocial functioning and explain ∼54% of the LSP variance; RS total score and PANSS general psychopathology score can predict and explain ∼29% of the LSP variance. A negative association between PANSS general psychopathology and LSP total score supports the need to reduce first the symptomatology, and then successfully apply other types of interventions. A strong positive association between neurocognition and life functioning was detected, showing that deficits in neurocognition have proved to be important predictors of the functional outcome. Integration was also proven to be significantly associated with a good functional outcome. Psychotic symptoms turn out to be a negative predictive factor, whereas resilience can be hypothesized as a protective factor. Conclusions: Resilience and recovery style “integration” can be considered as two complementary predictive resources for a good outcome; this result supports the need to set up personalized treatments, based on the characteristics of the patients. Keywords: mental health recovery, psychological resilience, schizophrenia, cognition, life quality, community functioning

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations34
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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