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Enregistrement W4384131346 · doi:10.3390/bs13070581

Schizophrenia: A Review of Social Risk Factors That Affect Women

2023· review· en· W4384131346 sur OpenAlexaff
Alexandre González-Rodríguez, M. Natividad, Mary V. Seeman, Jennipher Paola Paolini, A. Balagué, E. Román, Eduard Izquierdo, Anabel Pérez, Anna Vallet, Mireia Salvador, José Antonio Monreal

Notice bibliographique

RevueBehavioral Sciences · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)Schizophrenia (object-oriented programming)PsychologyPsychological interventionPsychiatryClinical psychologySocial supportDevelopmental psychologyMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social risk factors are long-term or repeated environmental exposures in childhood and youth that change the brain and may, via epigenetic effects, change gene expression. They thus have the power to initiate or aggravate mental disorders. Because these effects can be mediated via hormonal or immune/inflammatory pathways that differ between men and women, their influence is often sex-specific. The goal of this narrative review is to explore the literature on social risk factors as they affect women with schizophrenia. We searched the PubMed and Scopus databases from 2000 to May 2023 using terms referring to the various social determinants of health in conjunction with "women" and with "schizophrenia". A total of 57 studies fulfilled the inclusion criteria. In the domains of childhood and adult abuse or trauma, victimization, stigma, housing, and socioeconomics, women with schizophrenia showed greater probability than their male peers of suffering negative consequences. Interventions targeting appropriate housing, income support, social and parenting support, protection from abuse, violence, and mothering-directed stigma have, to different degrees, yielded success in reducing stress levels and alleviating the many burdens of schizophrenia in women.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,338
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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