One-year Outcome of First vs. Later Episode Schizophrenia: A Real-world Naturalistic Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim the study was to calculate remission, recovery and relapse rates in first episode patients with schizophrenia (FES) vs. patients at a later phase (non-FES). METHODS: Thirty-two FES and 101 non-FES patients took part in the study. The assessment included testing at baseline and at 1 year with the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS), Calgary Depression scale, State-Trait Anxiety Inventory (STAI), Udvalg for Kliniske Undersøgelser (UKU) scale, Simpson Angus, and General Assessment of Functioning (GAF) subscale. The statistical analysis included chi-square test and analysis of covariance. RESULTS: At baseline 15.62% FES vs. 10.89% non-FES patients were in remission; none of FES vs. 2.97% non-FES patients were in recovery. At endpoint, the respective figures were 12.50% vs. 25.00% and 3.12% vs. 3.96%. None of the differences in rates was significant between the two groups except from the percentage of patients being under medication (higher in the non-FES group). Baseline PANSS negative subscale (PANSS-N) was the only predictor of the outcome at endpoint. CONCLUSION: The current study reported very low rates of remission and recovery of patients with schizophrenia without any differences between FES and non-FES patients. One possibility is that the increased antipsychotic treatment compensates for the worsening of the illness with time. An accumulating beneficial effect of antipsychotic treatment suggested that early lack of remission is not prognostic of a poor outcome.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».