Comorbidity of Axis I and II Mental Disorders with Schizophrenia and Psychotic Disorders: Findings from the National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the comorbidity of Axis I and II disorders within a community-based sample of adults with schizophrenia. METHODS: The study was conducted using data from the National Epidemiologic Survey of Alcohol and Related Conditions. A diagnosis of schizophrenia was based on respondents' self-report that they had been diagnosed by a health professional with schizophrenia or a psychotic illness or episode (SPIE). Axis I disorders and Axis II personality disorders (PDs) were assessed using the Alcohol Use Disorders and Associated Disabilities Interview Schedule. Mental and physical quality of life were assessed using the Medical Outcomes Study Short Form 12 questionnaire. RESULTS: The prevalence of SPIE was 0.9%. We used multiple logistic regression to examine the association between the presence and absence of SPIE in Axis I and II mental disorders. Each of the Axis I and II mental disorders examined were significantly associated with a diagnosis of SPIE after controlling for age, sex, education, marital status, and household income. CONCLUSIONS: Clinicians should be aware of the patterns and extent of psychiatric comorbidities that may exist in schizophrenia. Possible mechanisms of these associations are discussed.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».