Emotional and Cognitive Effects of Long-Term Antipsychotic Medication Use: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to explore the emotional and cognitive effects of long-term antipsychotic medication use. By understanding these impacts, the study seeks to provide a comprehensive view of the lived experiences of individuals who have been on antipsychotic medications for extended periods, highlighting both the benefits and the potential challenges. A qualitative research design was employed using a phenomenological approach to capture in-depth personal experiences. A purposive sampling method recruited 26 participants who had been on antipsychotic medications for at least five years. Data were collected through semi-structured interviews, which were transcribed verbatim and analyzed using thematic analysis to identify common themes and patterns in the participants' experiences. The study achieved theoretical saturation, ensuring that no new themes emerged from the data. The analysis revealed four main themes: emotional impact, cognitive effects, daily functioning, and social interaction. Participants reported significant emotional blunting, including reduced pleasure and emotional responsiveness, alongside cognitive impairments such as memory deficits and diminished attention span. Challenges in daily functioning, such as difficulties in managing routine activities and occupational tasks, were prominent. Social interactions were also affected, with participants experiencing reduced social engagement, dependency on support networks, and stigma related to medication use. These findings are consistent with previous studies, underscoring the profound impact of long-term antipsychotic use on various aspects of life. Long-term use of antipsychotic medications, while essential for managing severe psychiatric conditions, is associated with significant emotional and cognitive side effects that impact patients' quality of life. Healthcare providers should be aware of these effects and engage in regular assessments and open communication with patients to address and mitigate these challenges. Personalized treatment approaches, psychoeducation, and support groups can enhance patients' well-being and treatment adherence.
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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 | 0,013 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».