Depression and suicidal ideation in schizophrenia spectrum disorder: a cross-sectional study from a lower middle-income country
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Depression has long been considered a significant feature of schizophrenia and is associated with more frequent psychotic episodes, increased service utilisation, substance misuse, poor quality of life and completed suicide. However, there is a distinct lack of literature on this comorbidity from low- and middle-income countries or non-western cultural backgrounds. METHODS: This is a cross-sectional analysis of baseline data from a large randomised controlled trial, examining the prevalence of depression and suicidal ideation in patients with schizophrenia spectrum disorder. A total of 298 participants were recruited from inpatient and outpatient psychiatric units in Karachi, Pakistan. Participants completed the Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS), Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS), Euro Qol (EQ-5D) and Social Functioning Scale (SFS). RESULTS: Data indicate that 36% of participants in the study were depressed and 18% endorsed suicidal ideation. Depression was associated with higher positive symptom scores and reduced quality of life, but no significant difference in negative symptoms and social functioning. CONCLUSIONS: Depression and suicidal ideation are prevalent in Pakistani patients diagnosed with schizophrenia spectrum disorder. Evaluation of depressive symptoms in this group may help identify individuals at higher risk of completed suicide, allowing for targeted interventions to improve outcomes.Key pointsTo our knowledge, this is the first study describing the prevalence of depression and suicidal ideation in individuals with schizophrenia from Pakistan.Our data indicate that 36% of individuals with schizophrenia in our sample were depressed and 18% endorsed suicidal ideation.Depression in schizophrenia was associated with poorer quality of life and higher positive symptom burden.This study adds to the scarce literature from low- and middle-income countries where the burden of mental illness is great and where the majority of suicide deaths occur.Addressing social inequality, food insecurity, high rates of unemployment and low levels of literacy in these settings may have a profound effect on population mental health and suicide risk.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».