Work Productivity and Quality-of-Life of Mental Health Patients Attending Neuropsychiatric Hospital, Aro.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Improving mental health patients’ lost work productivity (LWP) may improve their health-related quality of life (HRQOL), and thus reduce their risk for more morbidity and mortality. METHODS: The study investigated the association between the LWP and HRQOL of 284 mental health follow-up patients at a neuro-psychiatric hospital in Nigeria. It was cross-sectional in design with data obtained quantitatively and analysed using the IBM SPSS version 20 at a significance level of p<0.05. RESULTS: The higher the LWP scores, the worse their level of work productivity but the higher the HRQOL scores, the better their HRQOL. There was a significant relationship between the LWP and HRQOL as every unit improvement in a number of the LWP scales, showed a corresponding significant increase in a number of the patient’s HRQOL domains for patients with schizophrenia or bipolar affective disorder. However, patients with depression or mental and behavioural disorders showed no such relationship. CONCLUSIONS: The lost work productivity scales and health-related quality of life domains’ assessments can be used as monitoring tools by physicians to assess the level of improvement of their patients to treatment. Their roles as prognostic tools can be tested in further studies.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».