MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404378025 · doi:10.1080/14789949.2024.2428167

A phenomenological approach to violence in schizophrenia spectrum disorders: examination of anomalous self-experience

2024· article· en· W4404378025 sur OpenAlexaff
Thomas Fischer-Vieler, Petter Andreas Ringen, Erling Inge Kvig, Christina Bell, Gabriela Hjell, Natalia Tesli, Jaroslav Rokicki, Na Mi Bang, Ingrid Melle, Ole A. Andreassen, Christine Friestad, Rune Johansen, Ingrid Hartveit Svendsen, Unn K. Haukvik

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Psychiatry and Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMental Health and Psychiatry
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesHelse Sør-Øst RHFNorges Forskningsråd
Mots-clésSchizophrenia spectrumSchizophrenia (object-oriented programming)Spectrum (functional analysis)PsychologyClinical psychologyMedicinePsychiatryPhysicsPsychosisQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Persons with schizophrenia spectrum disorders (SSDs) are at higher risk of becoming violent compared to the general population. Hence, obtaining a detailed account of characteristics of individuals with SSDs at high risk for committing violent acts is of high interest. A closer look on the phenomenological perspective by exploring basic self-disorders (BSDs) may help to better understand the complex interplay between schizophrenia and violence. To explore if persons with SSDs and a history of severe violence show distinct BSDs, clinical symptoms, sociodemographic data and BSDs were obtained in a sample of 33 male patients with SSDs, including 17 with a history of severe violence. Degree of BSDs were examined with the Examination of Anomalous Self-Experience (EASE). EASE-scores were compared between the two groups. The EASE composite score (degree of BSDs) was lower in SSD patients with a history of severe violence compared to non-violent SSD patients. When controlling for confounders, insight turned out to be the key factor in the relationship. The results are inconclusive regarding an association between proneness to violent behaviour and level of basic self-disorders but suggest that such associations may exist and call for further investigations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil0,509

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Forensic Psychiatry and PsychologyMême sujetMental Health and PsychiatryTravaux en français237 207