A state-independent network of depressive, negative and positive symptoms in male patients with schizophrenia spectrum disorders
Notice bibliographique
Résumé
Depressive symptoms occur frequently in patients with schizophrenia. Several factor analytical studies investigated the associations between positive, negative and depressive symptoms and reported difficulties differentiating between these symptom domains. Here, we argue that a network approach may offer insights into these associations, by exploring interrelations between symptoms. The aims of current study were to I) construct a network of positive, negative and depressive symptoms in male patients with schizophrenia to investigate interactions between individual symptoms; II) identify the most central symptoms within this network and III) examine group-level differences in network connectivity between remitted and non–remitted patients. We computed a network of depressive, positive and negative symptoms in a sample of 470 male patients diagnosed with a psychotic disorder. Depressive symptoms were assessed with the Calgary Depression Rating Scale for Schizophrenia, while psychotic symptoms were assessed with the Positive and Negative Syndrome Scale. Networks of male patients who fulfilled remission criteria (Andreasen et al., 2005) and non–remitters for psychosis were compared. Our results indicate that depressive symptoms are mostly associated with suicidality and may act as moderator between psychotic symptoms and suicidality. In addition, ‘depressed mood’, ‘observed depression’, ‘poor rapport’, 'stereotyped thinking’ and ‘delusions’ were central symptoms within the network. Finally, although remitted male patients had a similar network structure compared to non-remitters the networks differed significantly in terms of global strength. In conclusion, clinical symptoms of schizophrenia were linked in a stable way, independent of symptomatic remission while the number of connections appears to be dependent on remission status.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».