The Indirect Effect of Depression between Nightmares and Well‐Being in Lebanese Patients with Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Background. Because nightmares seem to be associated with depression in schizophrenia, detecting them early in therapeutic practice might be critical to ensuring effective avoidance of the development of depressive symptomatology. This helps promote well‐being and improve the patient’s quality of life and illness prognosis. Therefore, the aim of this study was to examine the indirect effect of depression between nightmares and well‐being in a Lebanese sample of patients with schizophrenia. Method. This monocentric cross‐sectional study, conducted in July 2022, enrolled patients with chronic schizophrenia admitted to the Psychiatric Hospital of the Cross. Data were collected from a total of 148 participants through face‐to‐face interviews. The questionnaire included a nightmares measure, PSYRATS, Calgary depression scale for schizophrenia, PTSD checklist for DSM‐5, the digit span subset, and WHO‐5Well‐Being Index. Results. The presence of nightmares was significantly associated with more depression, whereas higher depression was significantly associated with lower well‐being. It is noteworthy that the presence of nightmares was not directly associated with well‐being. Conclusion. Nightmares lead indirectly to lower well‐being in schizophrenia patients, with depression serving as a mediating factor in this association. This suggests that interventions aiming at improving dream content may also have a beneficial effect in reducing depression in schizophrenia leading therefore to better well‐being of the patients.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».