Screening for cognitive impairment in schizophrenia: Psychometric properties of the German version of the Screen for Cognitive Impairment in Psychiatry (SCIP-G)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Screen for Cognitive Impairment in Psychiatry (SCIP) is a brief scale designed for detecting cognitive deficits in patients with psychiatric disorders including schizophrenia. In this preliminary study the psychometric properties of the German version of the SCIP are examined in a sample of patients with schizophrenia and schizoaffective psychosis (DSM-IV) as well as in healthy controls. METHODS: Thirty patients and thirty matched controls were asked to complete two versions of the SCIP separated by two-week intervals in addition to psychiatric and neurocognitive instruments including assessments to measure psychosocial functioning. Feasibility, reliability and validity of the SCIP were examined in order to determine parallel reliability. The convergent validity was assessed by the BACS (Brief Assessment of Cognition in Schizophrenia) and the MMSE (Mini-Mental-State-Examination). RESULTS: Significant differences in cognitive performance between patients and healthy controls were detected in both versions of the SCIP. The SCIP effectively discriminated between patients and the control sample. The reliability of the parallel versions of the SCIP was supported by high correlations between the alternate forms, and by the high internal consistency of SCIP subtests within the patient sample. Construct validity of the SCIP was supported by high correlations between the SCIP and the BACS total scores, and by high correlations with common cognitive domain scores from the two tests. CONCLUSIONS: Our data show that the German version of the SCIP (SCIP-G) is a brief, valid and reliable assessment tool for the detection of cognitive impairment in patients with schizophrenia or schizoaffective psychosis.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».