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Enregistrement W4312252692 · doi:10.4103/0019-5545.341716

Free Papers Compiled

2022· article· en· W4312252692 sur OpenAlexaboutno aff
Ragini Singhania, Sabita Dihingia, Dhrubajyoti Bhuyan, Kavery Bora

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality of life (healthcare)Schizophrenia (object-oriented programming)Depression (economics)Depressive symptomsMedicineDrug-naïvePsychiatryIntervention (counseling)DrugAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Depressive symptoms though frequently seen in patients of schizophrenia are often missed. Presence of these symptoms is usually seen to worsen the quality of life in them. Aim: To assess presence of depressive symptoms and quality of life in drug naive cases of schizophrenia. Methods: The study was a hospital based cross sectional study conducted in the Department of Psychiatry, Assam Medical College and Hospital, Dibrugarh, Assam involving 57 consecutive drug naive schizophrenic patients for a period of one year between 18-60 years old. Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS) and Quality of Life Scale (QLS) were used as instruments. Results: 64.9% of patients in the study were found to have depressive symptoms. The overall mean score for quality of life was found to be 58.93 (SD= 20.51). In patients with depressive symptoms, CDSS mean score was 12.49 (SD=4.51) and quality of life mean score was 47.86 (SD=15.32). The QLS score was significantly correlated with CDSS score (r=-0.91, p<0.0001). Conclusion Early intervention in depressive symptoms in the schizophrenic patients will improve quality of life amongst such patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,210

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,011
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8530,784

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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