Povezanost samostigme i uvida u bolest s depresivnošću i suicidalnošću u oboljelih od shizofrenije
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the study was to estimate relationship of insight into the disease and \ninternalized selfstigma on depression and suicidality. The study was conducted using \ncross-sectional method among 149 patients diagnosed with schizophrenia who were \ntreated at the University Psychiatric Hospital Vrapče in Zagreb, July 2012 to December \n2014. The diagnosis of schizophrenia was set by two independent psychiatrists \naccording to diagnostic criteria of ICD-10 and DSM-IV. \nFor each patient socio-demographic and hospital data were gathered. Observed \nclinical features were objectified using PANSS, CGI, ISMI (Internalized stigma in \nMental Illness), SUMD (Scale to Assess Unawareness of Mental Disorder), CDSS \n(Calgary Depression Scale for Schizophrenia), ISST (InterSePT Scale for Suicidal \nThinking), BCS (Beck's Hopelessness Scale), and WHOQOL-BREF (WHO Quality of \nLife-BREF). \nRegarding insight into illness statistically significant difference was found \nbetween in the intensity of psychopathology, general clinical impression, depression, \nsuicidality, hopelessness and quality of life. Regarding internalized selfstigma \nstatistically significant difference was found between in the intensity of \npsychopathology, general clinical impression, depression, suicidality, hopelessness and \nquality of life. \nThe study confirmed hypothesis that internalized selfstigma moderates \nrelationship between better insight into illness and depression. The hypothesis that \ngreater insight into the disease and internalized selfstigma has an impact on depression, \nsuicide, hopelessness and lower quality of life. Moderating role of internalized \nselfstigma on relationship between insight into illness and suicidality was not found.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».