Predictors of treatment satisfaction in antipsychotic-naïve and previously medicated patients with acute-phase psychosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle