Relationship between Depressive Symptoms and Subjective Wellbeing in Patients with Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Subjective wellbeing for those who have schizophrenia is a big challenges which leads to increased psychological distress, worsening depressive symptoms, low self-esteem, unhappiness, conflict, and suffering. Patients with depressive symptoms have a lower quality of life, which is reflected on the extensive burden of schizophrenia and the need for treatment. Purpose: To assess the relation between depressive symptoms and subjective wellbeing among patients with schizophrenia. Design: A descriptive correlational design was utilized. The study was conducted at Meet Khalaf Psychiatric Hospital in Shebin El-kom city, Menoufia Governorate, Egypt. Sample: A purposive sample of 148 patients who had schizophrenia was selected. Instruments: Three instruments were used 1) A structured interview questionnaire to assess socio-demographic characteristics and medical history of the patients 2) Calgary depression scale for schizophrenia 3) Subjective wellbeing under neuroleptic short version scale. Results: 92.6% of the studied patients with schizophrenia had low level of subjective wellbeing, 7.4% had moderate level of subjective wellbeing, 85% of the studied patients with schizophrenia suffered from major depressive episode and 96.8% of patients with schizophrenia who had depressive episode had low subjective wellbeing. Conclusion: There was a statistical significant negative correlation between subjective wellbeing and depressive symptoms. Recommendations: comprehensive intervention programs should be developed to improve depressive symptoms and enhance subjective wellbeing among patients with schizophrenia.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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 ».