Correlation of Health-Related Quality of Life with Negative Symptoms Assessed with the Self-Evaluation of Negative Symptoms Scale (SNS) and Cognitive Deficits in Schizophrenia: A Cross-Sectional Study in Routine Psychiatric Care
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Schizophrenia is a severe mental disorder characterized by various symptom groups that tremendously affect health-related quality of life (HRQoL). We aimed to specify whether negative symptoms and cognitive deficits of schizophrenia correlate and can predict HRQoL. (2) Methods: Patients diagnosed with paranoid schizophrenia were invited to participate in the study. Participants were evaluated using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the Brief Psychiatric Rating Scale (BPRS) and were asked to fill out the Self-evaluation of Negative Symptoms scale (SNS) and the Medical Outcomes Short Form Survey (SF-36). Pearson's and Spearman's correlations were used to calculate the correlations between cognitive deficits and negative symptoms. We performed the receiver operating characteristic (ROC) analysis for the variables correlated with SF-36 scores. (3) Results: HRQoL correlated significantly with the negative symptoms; however, it did not correlate with cognitive deficits. ROC analysis showed that the abulia subscore of the SNS showed the most significant predictive potential of HRQoL. (4) Conclusions: Negative symptoms correlate more significantly with the HRQoL than cognitive symptoms. The SNS offers the possibility of predicting the HRQoL of patients with schizophrenia and is useful as a screening tool in clinical practice.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».