Geschlechtsunterschiede beim Zusammenhang zwischen Depressivität und Positiv- oder Negativsymptomen bei Patienten mit akuten schizophrenen Störungen
Bibliographic record
Abstract
In einer klinischen Studie wurden geschlechtsspezifische Zusammenhänge zwischen depressiven Symptomen und anderen psychopathologischen und klinischen Variablen bei Patienten mit akuter schizophrener Störung während einer stationären Behandlung untersucht. Bei 119 Patienten wurden die Calgary Depression Rating Scale for Schizophrenia (CDSS), die Clinical Global Impression Scale (CGI) und die Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) in der klinischen Routine eingesetzt. Die Depressionswerte der 77 Männer und 42 Frauen (mittleres Alter 31,6 ± 10,3 Jahre) wurden mit klinischen und psychopathologischen Daten in Beziehung gesetzt und auf Geschlechtsunterschiede hin analysiert. Die mittleren CDSS-Werte (5,8 ± 5,6) und PANSS-Werte (Gesamtskala 76,9 ± 22,1, Positivsymptome 17,6 ± 7,6, Negativsymptome 20,5 ± 7,8) waren zwischen Männern und Frauen nicht signifikant verschieden. Bei Frauen waren die Depressionswerte unabhängig mit höherer Negativsymptomatik (p 0,01) und niedrigerem Lebensalter (p 0,05) assoziiert, während bei Männern vor allem deutliche Positivsymptome (p 0,05) und eine kurze stationäre Behandlungsdauer (p 0,05) die Hauptfaktoren waren, die mit einer höheren Depressivität einhergingen. Die geschlechtsspezifischen Assoziationen mit der vorhandenen Depressivität bei Patienten mit akuter schizophrener Störung können dazu beitragen, die Erkennung, Diagnotik und auch die Therapie dieser wichtigen Symptomkomponente zu verbessern.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".