Les symptômes négatifs de la schizophrénie mesurés à l’aide de la SNS influencent-ils de manière négative l’observance thérapeutique dans cette pathologie ?
Bibliographic record
Abstract
Les symptomes negatifs de la schizophrenie sont composes de cinq sous-domaines que sont : l’emoussement des affects, l’alogie, l’asocialite, l’anhedonie et l’avolition. Les associations entre l’observance et la symptomatologie negative sont peu etudiees alors qu’on la retrouve chez pres de 50% des patients schizophrenes et qu’elle est associee a un mauvais pronostic fonctionnel. Objectif : L’objectif de cette etude est d’evaluer le lien entre les symptomes negatifs mesures a l’aide de la Self-evaluation Negative Scale (SNS) et l’observance therapeutique mesuree par deux auto-questionnaires, la Medication Adherence Rating Scale (MARS) et la Drug Attitude Inventory (DAI-10). Methode : Cinquante-huit patients presentant un trouble schizophrenique ou schizo-affectif selon les criteres de la CIM-10 ont ete inclus et evalues par la Medication Adherence Rating Scale (MARS), la Drug Attitude Inventory (DAI-10), la Self-evaluation Negative Scale (SNS), la Birchwood Insight Scale (BIS), la Structured Clinical Interview for the Positive and Negative Syndrome Scale (Sci-PANSS), la Calgary Depression Scale of Schizophrenics (CDSS) et la Compliance Rating Scale (CRS). Resultats : Une correlation negative entre les echelles MARS et SNS a ete retrouvee significative avec un effet modere. Aucune correlation n’a ete retrouvee entre la DAI et la SNS ni entre la CRS et la SNS. Conclusion : Il a ete mis en evidence dans cette etude, que plus les symptomes negatifs sont severes plus l’observance est mauvaise. Il serait interessant de poursuivre cette etude afin de recruter davantage de patients et d’etayer au mieux l’association entre ces deux variables en prenant egalement en compte d’autres variables comme les traitements antipsychotiques ou les troubles de l’utilisation des toxiques.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".