Implications of the COVID-19 pandemic for patients with schizophrenia spectrum disorders: narrative review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: COVID-19 was declared a pandemic in March 2020, by the World Health Organization. The pandemic has had unprecedented worldwide implications, in particular on marginalized populations. AIMS: The aim of this study is to review the impact of the pandemic on patients with schizophrenia spectrum disorders. METHOD: A number of databases were searched for this review, including PubMed, EMBASE, PsycINFO and Google Scholar. Search terms included psychosis and COVID-19, schizophrenia and COVID-19, and severe mental illness and COVID-19. We included all English language papers and preprints. The final search was done on 15 July 2020. RESULTS: Forty-seven relevant studies were identified and included in this review. Studies were summarised into five main subcategories: potential impact of the COVID-19 pandemic on physical health outcomes of patients with schizophrenia spectrum disorders, impact on mental health outcomes, review of case reports and case series to date, treatment recommendation guidelines and risk of increased prevalence of psychosis. CONCLUSIONS: Patients with schizophrenia spectrum disorders may be vulnerable to the effects of the COVID-19 pandemic. This patient population has a number of risk factors, including psychosocial adversities and illness related factors. Continuous monitoring and long-term studies of the impact of the pandemic on this patient population are required.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».