Cognitive Functioning and Work in People With Severe Mental Illness Living in Urban and Rural Areas in India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND HYPOTHESES: Evidence on the role of cognition in employment of people with severe mental illness (SMI) living in India and other developing countries is limited. This study examined the relationship between cognitive functioning and work in people with SMI living in urban and rural areas in India. STUDY DESIGN: Cognition (evaluated with the Montreal Cognitive Assessment: MoCA) and vocational functioning were assessed in 340 persons with SMI (59% schizophrenia-schizoaffective) receiving private psychiatric outpatient treatment at two hospitals in western India. STUDY RESULTS: Participants with higher levels of cognitive functioning were more likely to be employed than those with lower levels, including both those living in urban and rural areas. Among employed participants, better cognitive functioning was associated with working at more complex and skilled jobs that paid higher wages. There were no differences in cognitive functioning between participants working for a family-run business (eg, a farm) vs. an independent employer, suggesting that families operating such businesses did not provide more work accommodations for cognitive impairment to their relatives with SMI than independent employers. CONCLUSIONS: Impaired cognitive functioning is an important predictor of unemployment in people with SMI in both rural and urban regions in India. Providing interventions for enhancing cognitive functioning may increase the ability of unemployed people with SMI in developing countries to work for both family-operated businesses and independent employers, thereby improving their economic standing and the welfare of their families.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».