Assessment of patient life engagement in schizophrenia using items from the Positive and Negative Syndrome Scale
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Improved patient life engagement is a meaningful treatment goal in schizophrenia that cannot be satisfactorily measured using existing tools. This research aimed to determine whether certain items from the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) can assess patient life engagement in schizophrenia. METHODS: Three approaches were used to identify PANSS items that reflect patient life engagement: (1) a panel discussion with expert psychiatrists (n = 4); (2) interviews with patients with schizophrenia (n = 20); and (3) a principal component analysis to explore clustering of items (n = 954 from three randomized controlled trials). Internal consistency was assessed by Cronbach's alpha and item-total correlations. A minimal clinically important difference (MCID) was determined by anchor- and distribution-based methods. RESULTS: Expert psychiatrists identified 11 relevant items, and patients rated 13 items as "very relevant" to patient life engagement, most of which clustered in the principal component analysis. Considering all results, a composite set of 14 PANSS items that may be relevant to patient life engagement in schizophrenia was devised: P2, N1, N2, N3, N4, N5, N6, N7, G6, G7, G11, G13, G15, G16 (Cronbach's alpha, 0.84; item-total correlations, 0.35-0.56, indicating acceptable correlation with the underlying concept; exception: G6 [depression], 0.19). An MCID of 5 points (small/moderate improvement) or 10 points (large improvement) may be appropriate. CONCLUSIONS: A subset of 14 PANSS items may be used to reflect patient life engagement in clinical practice/trials in schizophrenia, complementing the results of traditional psychiatric symptom scales with a patient-centered outcome that is relevant to real-world treatment goals.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».