The importance of clinical normative data for conceptualizing neuropsychological deficits in people with schizophrenia spectrum disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To create clinical normative data tables for Norwegian patients with schizophrenia spectrum disorders, to examine whether clinical normative data from Norway differs from similar normative data from Canada and the U.S., and to illustrate the usefulness of such data. METHOD: A nationally representative sample of 335 patients from psychiatric hospitals in Bergen, Norway was included. Inclusion criteria were 18-39 years of age, Norwegian as first language, and symptoms of schizophrenia, psychosis, or hallucinations. Comorbid substance abuse was recorded in 134 (40.0%). All completed the Norwegian version of the Repeatable Battery for the Assessment of Neuropsychological Status (RBANS). RESULTS: The average scores of patients with schizophrenia spectrum disorders were approximately one to two standard deviations below the mean for healthy adults. There were no significant differences in scores between patients with or without comorbid substance abuse. Men had higher scores than women. Clinical normative reference value look-up tables were created. CONCLUSIONS: Clinical normative values were very similar to values from Canada and the U.S. Clinical normative data, as a supplement to standard healthy normative data, can be used to describe patients' cognitive performance in terms of expectation for their peer group which can be useful for multidisciplinary treatment planning.
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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 | 0,021 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».