Negative and positive self-thoughts predict subjective quality of life in people with schizophrenia
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Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Recently, cognitive variables such as negative and positive self-belief and thoughts have attracted much attention because they are associated with functional outcomes and quality of life (QOL). However, it is unclear how cognitive variables affect subjective and objective QOL. This study aimed to investigate the relationship of negative and positive self-belief and thoughts with subjective and objective QOL. Participants and methods: Thirty-six people with schizophrenia participated in this study. Subjective and objective QOL were assessed with the Schizophrenia Quality of Life Scale (SQLS) and Quality of Life Scale (QLS), respectively. Neurocognitive function was assessed with the Brief Assessment of Cognition in Schizophrenia (BACS). Clinical symptoms were assessed with the Positive and Negative Syndrome Scale and Calgary Depression Scale for Schizophrenia. Side effects were assessed with the Drug-induced Extrapyramidal Symptoms Scale (DIEPSS). Negative and positive self-belief and thoughts were assessed with the Defeatist Performance Belief Scale and Automatic Thoughts Questionnaire-Revised. A generalized linear model was tested, with subjective and objective QOL as the response variable and symptoms, neurocognitive function, and cognitive variables that were significantly correlated with subjective and objective QOL as explanatory variables. Results: In the schizophrenia group, the common objects score on the QLS was predicted by the composite BACS score, and the total QLS score was predicted by the DIEPSS score. Motivation and Energy, Psychosocial, and Symptoms and Side effects scores on the SQLS were predicted by depression and by negative automatic thought (NAT) and positive automatic thought (PAT). Conclusion: Our results indicated that key targets for improving objective and subjective QOL in people with schizophrenia are side effects, neurocognitive function, depression, and NAT and PAT.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle