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Negative Symptoms And Body Mass Index In The Chronic Phase Of Schizophrenia

2017· other· en· W6908634534 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBiblioBoard Library Catalog (Open Research Library) · 2017
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistory of Medicine Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)Body mass indexPositive and Negative Syndrome ScaleAnalysis of varianceDepression (economics)Negative symptomScale (ratio)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Aims:Our study aimed to validate the hypothesis that negative symptoms of schizophrenia encompass two domains namely apathy-avolition (AA) and diminished expression (DE) and to investigate the relationship of these domains with body mass index.Methods:A total of 100 consecutive schizophrenia outpatients, with primary negative symptoms, were evaluated using the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS), Negative Symptoms Assessment Scale (NSA-16), Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS), Simpson-Angus Scale (SAS) and a semi-structured interview was used to assess demographic features and body mass index. Data were analyzed using descriptive statistics, principal component analysis,correlation analysis and analyses of variance and co-variance.Results:We found a two-factor solution for the negative symptoms of schizophrenia represented by AA and DE. Analyses of correlation, variance and co-variance suggested that higher AA scores were associated with normal weight. No significant differences were found regarding DE scores in relationship with the body mass index.Conclusions:Our findings suggest the AA and DE domains show meaningful differences concerning the relationship with body mass index. Lower apathy-avolition levels are associated with higher body mass index in chronic stable schizophrenia patients.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0080,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,268 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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