Изменение реакции и качество жизни у пациентов, страдающих шизофренией, и лиц, осуществляющих за ними уход (SCHIFT)

Измерение качества жизни (QoL) стало важным способом оценки лечения и ухода за пациентами с шизофренией. Понимание детерминант качества жизни при шизофрении важно для разработки эффективных вмешательств, которые улучшат функциональное и субъективное благополучие пациентов. Проблема интерпретации показателей качества жизни, особенно в лонгитюдных исследованиях, заключается в том, что качество жизни оценивается пациентом самостоятельно, и на него могут влиять психологические явления, такие как адаптация к болезни. Важным посредником этого процесса адаптации является «сдвиг реакции» (RS), который включает изменение внутренних стандартов, ценностей и концептуализации QoL. РС можно разделить на три этапа: 1) переосмысление (т. эталоны измерений). Пациенты могут изменить свою систему отсчета, делая несопоставимыми оценки, полученные в разных случаях измерения. RS является потенциальным объяснением, когда качество жизни человека, перенесшего серьезное заболевание или хроническое заболевание, похоже на качество жизни здорового человека. В случае RS концепция QoL меняется со временем и не может сравниваться в продольном направлении из-за изменений во внутренних стандартах, ценностях и/или концепциях. Истинное изменение может быть переоценено или недооценено при наличии РС, что приводит к необъективным оценкам величины изменения. Цель состоит в том, чтобы изучить, происходит ли сдвиг ответа, изменение внутренних стандартов пациента, у пациентов, страдающих шизофренией. и в их опекунах.

Это моноцентрическое исследование с проспективным дизайном, включающее пациентов и лиц, осуществляющих уход, в течение 12-месячного периода и последующее наблюдение в течение 12-месячного периода.

100 пациентов с шизофренией и 100 опекунов

Тестовый подход (сдвиг ответа (RS) (до теста - затем тест), нескорректированный эффект (после теста - до теста) и скорректированный эффект (посттест - затем тест)) будут дополнены другими статистическими данными. подходы, такие как подтверждающий факторный анализ, многоуровневые модели и метод CART.