Predictors of 6-month follow-up Outcome of Drug Treatment in Schizophrenia in a tertiary hospital of Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».