Gender, age at onset, and duration of being ill as predictors for the long-term course and outcome of schizophrenia: an international multicenter study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The aim of the current study was to explore the effect of gender, age at onset, and duration on the long-term course of schizophrenia. Methods Twenty-nine centers from 25 countries representing all continents participated in the study that included 2358 patients aged 37.21 ± 11.87 years with a DSM-IV or DSM-5 diagnosis of schizophrenia; the Positive and Negative Syndrome Scale as well as relevant clinicodemographic data were gathered. Analysis of variance and analysis of covariance were used, and the methodology corrected for the presence of potentially confounding effects. Results There was a 3-year later age at onset for females ( P < .001) and lower rates of negative symptoms ( P < .01) and higher depression/anxiety measures ( P < .05) at some stages. The age at onset manifested a distribution with a single peak for both genders with a tendency of patients with younger onset having slower advancement through illness stages ( P = .001). No significant effects were found concerning duration of illness. Discussion Our results confirmed a later onset and a possibly more benign course and outcome in females. Age at onset manifested a single peak in both genders, and surprisingly, earlier onset was related to a slower progression of the illness. No effect of duration has been detected. These results are partially in accord with the literature, but they also differ as a consequence of the different starting point of our methodology (a novel staging model), which in our opinion precluded the impact of confounding effects. Future research should focus on the therapeutic policy and implications of these results in more representative samples.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».