Is befriending a possible intervention in people living with schizophrenia?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Befriending is a non-specific intervention that may be valuable, cost-effective and easy to implement, complementing the complex therapeutic approach that schizophrenia requires. Objectives: This is a prospective, repeated-measures study design aimed to evaluate the possible clinical and functional changes in people living with schizophrenia undergoing 4 individual-basis, weekly Befriending sessions. The chart reviews supplemented the demographic information. Methods: Participants: 32 individuals with a diagnosis of schizophrenia or schizoaffective disorder were enrolled in this study. Specific psycho-social instruments were used to assess the possible clinical and/or functional changes post-intervention. Results/discussions: No statistically significant clinical improvement was found at the end of the intervention. However, we found a statistically significant improvement in quality of life, as measured by the Q-LES-Q-SF questionnaire, and a statistically significant decrease in the Anxiety item on the PANSS General Scale. Conclusions: Befriending was identified as providing an opportunity for increased social interactions and the development of healthy social relationships, suggesting that it may be considered a complementary or supplementary intervention for patients with schizophrenia, especially when CBTp is not readily available. A protocol involving the use of befriending as a pre-CBT intervention tool was suggested as a preparatory stage addressing social and interactional skills necessary for the more involved therapeutic engagement of the CBTp.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».