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Enregistrement W4409457891 · doi:10.31550/1727-2378-ps(6)3.25

The Characteristics of Primary and Secondary Negative Symptoms in Patients with Schizophrenia, and Their Impact on Social Functioning

2025· article· en· W4409457891 sur OpenAlexaboutno aff
Alan R. Moritz, P. S. Terebova, М. В. Иванов

Notice bibliographique

RevueDoctor Ru · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)Social functioningPsychologyPsychiatryPrimary (astronomy)Clinical psychologyNegative symptomMedicinePsychosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim. To study the clinical characteristics of primary and secondary poles of negative disorders, determine the role of inflammation in their formation, and assess the impact of their manifestations on the social functioning of patients with schizophrenia. Design. Cross-sectional study. Materials and Methods. The study included 42 patients diagnosed with paranoid schizophrenia with a disease duration of more than 3 years. The median age of patients was 40 (29–47) years. Patients were at the stage of remission formation, and negative symptoms dominated their clinical presentation. Clinical-anamnestic, clinical-psychopathological, and psychometric examination methods were applied. Psychometric tools included the Positive and Negative Syndrome Scale, Brief Negative Symptom Scale, Calgary Depression Scale for Schizophrenia Patients, Extrapyramidal Symptoms Rating Scale, and Personal and Social Performance Scale. Based on complete blood count data, systemic inflammation indices were calculated: neutrophil-to-lymphocyte ratio, monocyte-to-lymphocyte ratio, platelet-to-lymphocyte ratio, and the systemic immune-inflammation index. Results. Cluster analysis identified two clusters depending on the predominance of primary or secondary negative symptoms (SNS). Despite comparable severity of negative symptoms across the clusters, the group with predominant SNS (characterized by pronounced depressive and extrapyramidal symptoms) demonstrated significantly better social functioning (p = 0.002). No significant correlations were found between negative symptoms and the level of systemic inflammation. Multiple linear regression analysis revealed a statistically significant influence of the severity of negative and depressive symptoms, as well as disease duration, on the social and personal functioning of schizophrenia patients (F = 17.1, p < 0.001, R2 = 0.64, AIC = 248, d = 1.64). Conclusion. According to the obtained data, dominant negative symptoms in the clinical picture of schizophrenia patients can be conceptualized within a two-cluster model based on the predominance of primary or secondary components of negative disorders. In patients with dominant negative symptoms, the presence of depressive disturbances acts as a predictor of better social functioning. Keywords: paranoid schizophrenia, negative symptoms, secondary negative symptoms, social functioning, cluster analysis, neuroinflammation.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,251

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,270
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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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