Subjective cognitive complaints in first episode psychosis: A focused follow-up on sex effect and alcohol usage
Notice bibliographique
Résumé
A network of early psychosis-specific intervention programs at the University of Montreal in Montreal, Quebec, Canada, conducted a longitudinal naturalistic five-year study at two Urban Early Intervention Services (EIS). In this study, 198 patients were recruited based on inclusion/exclusion criteria and agreed to participate. Our objectives were to assess the subjective cognition complaints of schizophrenic patients assessed by Subjective Scale to Investigate Cognition in Schizophrenia (SSTICS) in their first-episode psychosis (FEP) in relation to their general characteristics. We also wanted to assess whether there are sex-based differences in the subjective cognitive complaints, as well as differences in cognitive complaints among patients who use alcohol in comparison to those who are abstainers. Additionally, we wanted to monitor the changes in the subjective complaints progress for a period of five years follow-up. Our findings showed that although women expressed more cognitive complaints than men [mean (SD) SSTICS, 28.2 (13.7) for women and 24.7 (13.2) for men], this difference was not statistically significant (r = −0.190, 95 % CI, −0. 435 to 0. 097). We also found that abstainers complained more about their cognition than alcohol consumers [mean (SD) SSTICS, 27.9 (13.4) for abstainers and 23.7 (12.9) for consumers], a difference which was statistically significant (r = −0.166, 95 % CI, −0. 307 to −0.014). Our findings showed a drop in the average score of SSTICS through study follow-up time among FEP patients. In conclusion, we suggest that if we want to set up a good cognitive remediation program, it is useful to start with the patients' demands. This demand can follow the patients' complaints. Further investigations are needed in order to propose different approaches between alcohol users and abstinent patients concerning responding to their cognitive complaints.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».