Precision-medicine findings from the FACE-SZ cohort to develop motivation-enhancing programs in real-world schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Background In people with schizophrenia, major areas of everyday life are impaired, including independent living, productive activities, social relationships and overall quality of life. Enhanced understanding of factors that hinder real-life functioning is vital for treatments to translate into more positive outcomes.Aim The goal of the present study was to identify factors associated with motivation deficits in real-life schizophrenia, and to assess its contribution to impaired functioning and quality of life.Methods Based on previous literature and clinical experience, several factors were selected and grouped into factors potentially explaining motivation deficits. Some of these variables were never investigated before in relationship with motivation deficits.Results In 561 patients with schizophrenia of the national FACE-SZ cohort living in the community, 235 (41.9%) reported severe motivation deficits. These deficits were found to be significantly associated with impaired socially useful activities, psychological and physical quality of life (in almost all domains), alcohol use disorder (aOR = 2.141, p = 0.021), severe nicotine dependence (aOR = 2.906, p < 0.001) independently of age and sex. No significant association was found for body mass index, metabolic syndrome or physical activity level. In the second model, we identified the following modifiable factors associated with motivation deficits: history of suicide attempt (aOR = 2.297, p = 0.001), positive symptoms (aOR = 1.052, p = 0.006), current major depressive episode (aOR = 2.627, p < 0.001), sleep disorders (aOR = 1.474, p = 0.024) and lower medication adherence (aOR = 0.836, p = 0.001) independently of gender, current alcohol use disorder, second-generation antipsychotics and akathisia. No significant association was found for negative symptoms, childhood trauma and inflammation. These results were maintained after removing patients with schizoaffective disorders or those with major depressive disorder.Interpretation Motivation deficits are frequent and remain persistent unmet need in real-world schizophrenia that should be addressed in future guidelines. Based on our results, literature and clinical experience, we recommend to address in priority major depression, sleep, suicide, positive symptoms (when present and as early as possible) and medication adherence to improve motivation deficits of schizophrenia.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».