Depressive Symptoms and PANSS Symptom Dimensions in Patients With Predominant Negative Symptom Schizophrenia: A Network Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Schizophrenia is a severe psychiatric disorder with a large symptomatic heterogeneity. Moreover, many patients with schizophrenia present with comorbid psychiatric symptoms or disorders. The relation between depressive symptoms and negative symptoms, such as blunted affect, alogia, anhedonia, asociality and avolition, is particularly intriguing. The negative symptoms can be primary or secondary of depression or overlapping with depressive symptoms. The aim of the present network analysis was to better understand the interactions between depressive symptoms and the different symptoms of schizophrenia and to investigate whether negative symptoms and depressive symptoms can be better delineated. Methods: A network analysis on the baseline item scores of the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) and Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS) from the cariprazine-risperidone study in patients with predominant negative symptoms (PNS) was performed. The connections between all these symptoms (PANSS and CDSS) were investiged: node strength and network centrality were estimated and the Mohr 5-factor model of the PANSS was applied to test the validity of its different symptoms clusters. Results: Across 460 patients with schizophrenia and PNS, the most central symptom (largest node strength) was depression (PANSS) followed by depression (CDSS), anxiety, lack of judgment and insight and tension. The PANSS negative symptom cluster together and was only poorly connected with CDSS depresson symptoms. The Mohr 5 factor model was clearly recognized in the overall clustering of symptoms. Conclusion: This network analysis suggests that depression and anxiety symptoms are the most central in this PNS patient population, despite the baseline low depression scores, and that negative symptoms are a clearly independent symptom cluster that can be delineated from depressive symptoms.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».