Insight and Associated Factors among Patients with Schizophrenia in Mental Specialized Hospital, Ethiopia, 2018
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Insight is the degree of the patient's awareness and understanding of their attributions, feelings, behavior and disturbing symptoms. Majority of the patients with schizophrenia have poor insight and insight is an important prognostic indicator in schizophrenia to enhance treatment compliances and reducing the risks of clinical deterioration. The main objective of this study was to assess insight and its associated factors among patients with schizophrenia at mental specialized hospital in Ethiopia. METHODS: Institutional based cross-sectional study was conducted from May to June 2018 Mental Specialized Hospital among 455 patients with schizophrenia. Insight was measured by an abridged version of Scale to assess unawareness of mental disorder. Positive and Negative Syndrome Scale, Calgary depressive scale, Oslo social support scale was used to identify factors associated with insight. Simple and multiple linear regression analysis were used to assess associated factors of insight in the participants. RESULTS: The mean score of insight was 13.66 (95% CI 13.27, 14.04). Age at first onset of illness, duration of treatments, depressive symptoms were inversely associated with mean insight score; whereas unemployed, positive and negative syndrome, previous hospitalization, >=2 episodes were positively associated with mean insight score. CONCLUSION: Nearly half of the study participants were scored above the mean insight score so, the clinicians and psychotherapists should have to work together to improve insight among patients with schizophrenia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».