The influence of negative and affective symptoms on anhedonia self-report in schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anhedonia, a symptom prevalent in schizophrenia patients, is thought to arise either within negative symptomatology or from secondary sources, such as depression. The common co-occurrence of these diseases complicates the assessment of anhedonia in schizophrenia. METHOD: In a sample of 40 outpatients with chronic schizophrenia, we explored both the validity of the Snaith-Hamilton Pleasure Scale (SHAPS) self-report for anhedonia assessment and those factors influenced its scoring. We assessed negative symptoms using the Brief Negative Symptom Scale (BNSS), depression symptoms using the Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS) and cognitive impairment using the Brief Assessment of Cognition in Schizophrenia (BACS), before exploring associations between these scales. RESULTS: The SHAPS was validated for use in schizophrenia. SHAPS scores were not associated with negative symptoms or cognitive impairment, but were linked to a single Depression symptom: Hopelessness (r = 0.52, p < 0.001). CONCLUSIONS: SHAPS scores, therefore, appear to only reflect anticipatory anhedonia arising from the affective domain. We advocate the development of multi-faceted self-report measures to more holistically assess anhedonia in schizophrenia.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».