Characterization of an extreme phenotype of schizophrenia among women with homelessness
Notice bibliographique
Résumé
Background: Studies of schizophrenia and homelessness are often confounded by comorbid substance use. Women with schizophrenia and homelessness in India have very low rates of substance use and provide a unique opportunity to disentangle the effects of illness from that of substance use. We examined the clinical characteristics of women with schizophrenia and homelessness and compared it to an age-matched group of women with schizophrenia living with their family. Methods: 36 women with schizophrenia and homelessness, and 32 women with schizophrenia who were illness living with family were evaluated for psychopathology using Scale for Assessment of Positive Symptoms (SAPS)/ Scale for assessment of negative symptoms (SANS) scales, cognitive difficulties using Montreal Cognitive Assessment (MOCA)/Rowland Universal Dementia Scale (RUDAS), and Frontal Assessment Battery(FAB), disability using World Health Organization - Disability assessment Scale (WHO-DAS) and psychosocial factors using a semi-structured proforma. The groups were compared using t-tests and chi-square for continuous and categorical variables respectively. Results: Women with schizophrenia and homelessness were found to have significantly higher scores on measures of psychopathology, significantly lower cognitive functioning, and much higher disability, and were also on higher doses of antipsychotics. The mean scores on measures of psychopathology, cognition and disability for women with schizophrenia and homelessness differed by 2-3 standard deviations with the mean for women living with family (i.e. z scores) suggesting that they represented an extreme phenotype. Rates of past employment were higher among women with schizophrenia and homelessness. Hence these differences were not accounted for by premorbid functioning. Conclusions: The study raises the possibility of an extreme phenotype of schizophrenia with severe and persistent psychopathology non-responsive to dopamine blocking drugs, cognitive impairment, and disability, which needs further exploration.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».