The relationships between sociodemographic, psychosocial and clinical variables with personal-stigma in patients diagnosed with schizophrenia.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies suggest that people with a diagnosis of schizophrenia are one of the most stigmatized groups in society. AIM: To comprehensively analyze personal stigma in patients diagnosed with schizophrenia. METHOD: Data were obtained from 89 patients. Patients were evaluated with the following scales: a sociodemographic and clinical questionnaire, the Discrimination and Stigma Scale, the Self-perception of Stigma Questionnaire for People with Schizophrenia, the Positive and Negative Syndrome Scale, the Calgary Depression Scale for Schizophrenia, the Global Assessment of Functioning Scale, and the Brief Social Functioning Scale. RESULTS: Relations between personal stigma and sociodemographic and psychosocial variables were poor. However, clinical variables correlated with different facets of personal stigma. Personal stigma subscales´ correlations were between experienced stigma, anticipated stigma, and self-stigma to each other. 29.5% of the experienced stigma subscale variance was explained by age of onset and level of depression. 20.1% of the anticipated stigma subscale variance was explained by level of depression and gender. 27.3% of the overcoming stigma subscale variance was explained by level of depression and positive and negative psychotic symptoms. 35.8% of the self-stigma scale variance was explained by the level of depression. CONCLUSIONS: Addressing stigma within treatment seems of crucial importance since all stigma facets seem to be highly related to clinical dimensions, especially depression Therefore, including strategies to reduce stigma in care programs may help patients with schizophrenia to better adjust in life and improve their illness process.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».