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Enregistrement W2954416574 · doi:10.1080/08039488.2019.1636134

Predictors of treatment satisfaction in antipsychotic-naïve and previously medicated patients with acute-phase psychosis

2019· article· en· W2954416574 sur OpenAlexaboutno aff
Lena Antonsen Stabell, Rolf Gjestad, Rune A. Kroken, Else‐Marie Løberg, Hugo A. Jørgensen, Erik Johnsen

Notice bibliographique

RevueNordic Journal of Psychiatry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntipsychoticPositive and Negative Syndrome ScalePsychosisDepression (economics)Rating scalePsychiatryPatient satisfactionSchizophrenia (object-oriented programming)PsychologyClinical psychologyMedicineInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,007
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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