European Validation of the Self-Evaluation of Negative Symptoms (SNS): A Large Multinational and Multicenter Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Negative symptoms are usually evaluated with scales based on observer ratings and up to now self-assessments have been overlooked. The aim of this paper was to validate the Self-evaluation of Negative Symptoms (SNS) in a large European sample coming from 12 countries. We wanted to demonstrate: (1) good convergent and divergent validities; (2) relationships between SNS scores and patients' functional outcome; (3) the capacity of the SNS compared to the Brief Negative Symptom Scale (BNSS) to detect negative symptoms; and (4) a five-domain construct in relation to the 5 consensus domains (social withdrawal, anhedonia, alogia, avolition, blunted affect) as the best latent structure of SNS. METHODS: Two hundred forty-five subjects with a DSM-IV diagnosis of schizophrenia completed the SNS, the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS), the BNSS, the Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS), and the Personal and Social Performance (PSP) scale. Spearman's Rho correlations, confirmatory factor analysis investigating 4 models of the latent structure of SNS and stepwise multiple regression were performed. RESULTS: < 0.0001). Among the 5 SNS subscores, only avolition subscores entered the regression equation explaining a lower functional outcome. The 1-factor and 2-factor models provided poor fit, while the 5-factor model and the hierarchical model provided the best fit, with a small advantage of the 5-factor model. The frequency of each negative dimension was systematically higher using the BNSS and the SNS vs. the PANSS and was higher for alogia and avolition using SNS vs. BNSS. CONCLUSION: In a large European multicentric sample, this study demonstrated that the SNS has: (1) good psychometric properties with good convergent and divergent validities; (2) a five-factor latent structure; (3) an association with patients' functional outcome; and (4) the capacity to identify subjects with negative symptoms that is close to the BNSS and superior to the PANSS negative subscale.
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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 | 0,001 | 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 ».