The role of social acuity assessment in differentiating primary psychoses from drug-induced psychoses
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The dual diagnosis among patients with primary psychotic disorders is frequent and causes diagnostic and treatment challenges. In clinical practice, differentiating between substance-induced psychoses and independent (primary) psychoses when the patient is actively using drugs of addiction, is difficult, especially in the acute phase of the psychosis. Objectives The aim of the study is to identify clinical data relevant for differentiating between primary psychoses triggered by addictive drug misuse and substance-induced psychoses, using psychometric scales. Methods The study was conducted on 111 patients divided in four samples: 28 dual diagnosis psychotic patients (DD), 27 bipolar patients (BD), 25 schizoaffective patients (SCA) and 31 patients with schizophrenia (SCZ). The subjects were assessed using scales for the severity of psychiatric symptoms, cognitive functions and social acuity (theory of mind): BPRS-E (Brief Psychiatric Rating Scale – Expanded), MoCA (Montreal Cognitive Assessment), CBS (Cambridge Behavioral Scale), and RMET (Reading the Mind in the Eyes Test). The tests were performed when patients were in the remission phase of the psychosis. Results BPRS-E scores showed significant differences between DD subjects and patients from the other three samples (primary psychoses). CBS revealed significant differences between the DD subjects and patients with schizophrenia spectrum psychoses (SCA and SCZ). RMET identified significant differences between DD and BD patients. Conclusions Although differentiating between substance-induced and primary psychoses remains a difficult task, social acuity assessment performed in remitted patients may be helpful in guiding the clinician to establish a more accurate diagnosis.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».