Predictors of treatment satisfaction in antipsychotic-naïve and previously medicated patients with acute-phase psychosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Treatment satisfaction predicts treatment adherence and long-term outcome for patients with psychosis. It is therefore important to understand the underpinnings of patient satisfaction in psychosis treatment for optimal treatment delivery.Aims: To examine the associations between satisfaction and level and change in positive symptoms, insight, depression and side effects of antipsychotics in previously medicated and antipsychotic-naïve patients.Method: Data derive from a randomised trial, with 226 respondents at baseline and 104 at follow-up. The measures were the positive subscale and insight item from the Positive and Negative Syndrome Scale, Calgary Depression Scale, the UKU Consumer Satisfaction Rating Scale, and the UKU side effects scale. Structural equation modelling was used to test the model. The full information maximum likelihood estimator used all available data.Results: In the sample of 226 patients, 67.3% were male and 44.2% were antipsychotic-naïve. The mean age was 34.1 years. For previously medicated patients, satisfaction was predicted by level of insight (b = −2.21, β = −0.42) and reduction in positive symptoms (b = −0.56, β = −0.39). For antipsychotic-naïve patients, satisfaction was predicted by level and change of insight (b = −2.21, β = −0.46), change in depression (b = −0.37, β = −0.26) and side effects (b = −0.15, β = −0.30). All predictors were significant at the 0.05 level.Conclusion: Reducing positive symptoms and side effects are important to enhance patient satisfaction. However, improving insight and reducing depression are more important in antipsychotic-naïve patients.Trial registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT00932529.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».