The importance of clinical normative data for conceptualizing neuropsychological deficits in people with schizophrenia spectrum disorders
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
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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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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