Clinical Study Impact of Substance Use Disorder on Presentation and Short-Term Course of Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Copyright © 2014 Rudraprosad Chakraborty et al. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. The aim of the present study was to compare a cohort of schizophrenia patients with substance use disorder (SUD) with a similar cohort of schizophrenia patients without SUD with regard to sociodemographic variables, clinical variables, psychopathology, anxiety symptoms, depressive symptoms, treatment outcome, and side effect profile of drugs. A total of 143 consecutive inpatients with ICD-10 DCR diagnosis of schizophrenia were included after obtaining informed consent. Patients were evaluated by a semistructured data sheet andMaudsley Addiction Profile.They were then rated by Positive andNegative Symptoms Scale, Calgary Depression Scale, Hamilton Anxiety Rating Scale, and Brief Psychiatric Rating Scale at presentation, three weeks, and six weeks. At three weeks and six weeks, they were also evaluated by UKU Side Effect Rating Scale. Substance abuse was detected in 63.6% schizophrenia patients. Nicotine was the commonest substance followed by cannabis and alcohol. Substance users had longer untreated illness and more depressive symptoms at presentation and six-week follow-up. Dual diagnosis patients had difficulty in abstraction at three and six weeks but not at presentation. Schizophrenia patients with SUD had more depressive symptoms. SUD appeared to mask abstraction difficulties at presentation. Schizophrenia patients with SUD should be carefully assessed for presence of depression. 1.
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 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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».