The effect of alcohol and cannabis on quality of life and functioning in first episode psychosis patients
Notice bibliographique
Résumé
chizophrenia is one of the leading causes of disability worldwide. New early intervention programs have shown some success in managing initial symptoms and improving the course of illness by beginning treatment during the first psychotic episode. Although these programs are a step forward towards recovery for people with schizophrenia and other psychotic disorders, in order for patients to attain a good quality of life, research needs to identify barriers that negatively interfere with symptom remission and illness management. Substance misuse has been identified in the literature as a prevalent issue within first episode psychosis patients and has been shown to negatively affect clinical outcomes; however, little is known about its impact on quality of life and functioning. This study aimed to address this gap in knowledge by examining the impact of course of substance misuse on quality of life, symptomatology, and global functioning over a 24-month period. A hundred and eighty-nine participants were categorized into one of three course of substance misuse groups: continued misuse, discontinued misuse and no misuse. No significant differences were observed between course of cannabis misuse groups (continued misuse, discontinued misuse or no misuse) over 24-months on any outcome variable; however, there was a significant course of alcohol misuse group difference on the positive symptoms outcome. It was found that those who continued misuse of alcohol had more positive symptoms than those who never misused alcohol or those who discontinued misuse of alcohol. These results indicate that alcohol misuse does impact clinical outcomes among first episode psychosis patients and that more research is needed to understand the full impact of substance misuse on this population.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».