The link between psychosis, negative affect, and violence: A systematic review
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Notice bibliographique
Résumé
A moderate positive association has consistently been observed between psychosis and violence in existing literature. However, substantial variation is present across individual studies, and there is preliminary support for negative affect (i.e., anger, hostility, anxiety) as a causal link between these two constructs to explain the heterogeneity of results. Due to the limited scope of previous reviews and relevant studies published since, a systematic review of 35 empirical studies ( N = 15,597) was conducted to examine if, across existing literature that includes all three constructs, negative affect may correlate or mediate the preestablished relationship between psychosis diagnosis and/or symptoms and violence. Anger or hostility was positively associated with violence or physical aggression for individuals with a diagnosis and/or symptoms of psychosis in 31 (89 %) of the studies, of which seven were cross-sectional, nine were retrospectively predictive, and 19 were prospective. Anger which followed positive psychosis symptoms played a positive statistically mediating role in participants' subsequent violence in all six studies that investigated this pathway. Within studies that examined other forms of negative affect (anxiety, depression, fear), nine discovered positive association with violence, six found negative association, and seven demonstrated no association. These results align with theoretical models of violence in individuals with psychosis, suggesting that psychosis is a sometimes necessary but often insufficient risk factor for violence. When assessing violence risk for individuals with psychosis, negative affect may be critical to consider alongside symptoms in case formulation and to target in subsequent intervention efforts, as opposed to symptoms in isolation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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