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Enregistrement W4381191203 · doi:10.3329/cemecj.v6i2.67074

Predictors of 6-month follow-up Outcome of Drug Treatment in Schizophrenia in a tertiary hospital of Bangladesh

2023· article· en· W4381191203 sur OpenAlexaff
M. A. Pathan, Sheikh Muhammad Ali Imam, M F Elsayed Khaled, Helal Uddin Ahmed

Notice bibliographique

RevueCentral Medical College Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)MedicineMarital statusPopulationPsychopathologyOutcome (game theory)PsychiatryMultivariate analysisDiagnosis of schizophreniaPediatricsInternal medicinePsychosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Schizophrenia may have a better outcome in low- and middle-income countries. In Bangladesh short-term outcome of drug treatment of schizophrenia is also better. It is required to see the predictors of outcome of drug treatment of schizophrenia in Bangladesh. Objectives: General objective of this study is to assess the outcome of 6-month follow-up of patients with schizophrenia. Specific objective of this study is to find out the predictors of 6-month follow-up outcome of drug treatment in schizophrenia. Methods: Patients with a SCID-1/P diagnosis of schizophrenia (n=42) were assessed prospectively at baseline, at 6-week and at 6-month follow-up. Socio-demographic and relevant variables and questionnaire for family support and previous work record for the study were read in front of the patients and guardians and were filled up by the researcher. Psychopathological measurements were applied at base line by researcher and at 6-week and at 6-month by research assistant for the study population. Results: Follow-up data were available for 38 patients at 6-month and among them 86.85% achieved partial remission, 7.89% had not responded and 5.26% had relapsed. In multivariate analysis by General Linear Model Analysis of socio-demographic and relevant variables with the mean BPRS score as outcome in this study we found that age, education, marital status and history of previous work record were significantly associated with the 6-month treatment outcome. Conclusions: Drug treatment outcome of schizophrenia in Bangladesh is better in short-term follow-up. Increase family support and early management by drugs should be a target for intervention. Central Medical College Journal Vol 6 No 2 Jauly 2022 Page: 90-96

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,305 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2023
Routes d'admission1
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