Abbonarsi

A comprehensive systematic screening protocol for assessment of medical comorbidities in schizophrenia - 13/04/16

Doi : 10.1016/j.eurpsy.2016.01.2125 
P. Bucci 1, , E. Durante Mangoni 2, P.C. Pafundi 2, S. De Simone 1, U. Malgeri 2, A. Mucci 1, S. Galderisi 1, M. Maj 1
1 University of Naples SUN, Department of Psychiatry, Naples, Italy 
2 University of Naples SUN, Internal Medicine Section, Department of Cardiothoracic Sciences, and Division of Infectious and Transplant Medicine, Naples, Italy 

Corresponding author.

Riassunto

Introduction

Difficult access and low quality of health care are recognized as factors that may account for the excess deaths widely reported in patients with schizophrenia. As a matter of fact, psychiatrists not always possess adequate competences in the assessment of physical health, while non-psychiatric physicians receive little training in psychiatry and are not prepared to take care of subjects with severe mental illnesses.

Objectives

We present a comprehensive and systematic algorithm for screening medical comorbidities, conceived to be easy to use for psychiatrists, after a brief training.

Aims

The study is aimed to implement an instrument for proper detection and management of physical illnesses in people with schizophrenia.

Methods

The screening protocol, developed by internal medicine specialists, was applied to 15 subjects in two independent assessments, one performed by trainees in psychiatry, after a brief training, and one carried out by one specialist and two trainees in internal medicine. The analysis of the inter-rater reliability was carried out by calculating the Cohen's kappa coefficient and the intraclass correlation coefficient as appropriate.

Results

The agreement among raters resulted excellent for 61% of items, good for 17%, moderate for 18% and scarce for 4%. The few items showing scarce inter-rater reliability were excluded. The final algorithm is being tested for feasibility in psychiatric settings.

Conclusions

The proposed screening protocol resulted in a suitable tool, showing moderate to excellent inter-rater reliability, that can be used in clinical practice by psychiatrists after a brief training.

Il testo completo di questo articolo è disponibile in PDF.

Mappa


© 2016  Pubblicato da Elsevier Masson SAS.
Aggiungere alla mia biblioteca Togliere dalla mia biblioteca Stampare
Esportazione

    Citazioni Export

  • File

  • Contenuto

Vol 33 - N° S

P. S574 - marzo 2016 Ritorno al numero
Articolo precedente Articolo precedente
  • Treatment of schizophrenia with aripiprazole may contribute to improved functions
  • A. Björner, N. Erixon-Lindroth, S. Öberg Jansdotter, A. Flatla
| Articolo seguente Articolo seguente
  • Internalized stigma, negative symptoms and global functioning in schizophrenia
  • O.O. Capatina, I.V. Miclutia

Benvenuto su EM|consulte, il riferimento dei professionisti della salute.
L'accesso al testo integrale di questo articolo richiede un abbonamento.

Già abbonato a @@106933@@ rivista ?

@@150455@@ Voir plus

Il mio account


Dichiarazione CNIL

EM-CONSULTE.COM è registrato presso la CNIL, dichiarazione n. 1286925.

Ai sensi della legge n. 78-17 del 6 gennaio 1978 sull'informatica, sui file e sulle libertà, Lei puo' esercitare i diritti di opposizione (art.26 della legge), di accesso (art.34 a 38 Legge), e di rettifica (art.36 della legge) per i dati che La riguardano. Lei puo' cosi chiedere che siano rettificati, compeltati, chiariti, aggiornati o cancellati i suoi dati personali inesati, incompleti, equivoci, obsoleti o la cui raccolta o di uso o di conservazione sono vietati.
Le informazioni relative ai visitatori del nostro sito, compresa la loro identità, sono confidenziali.
Il responsabile del sito si impegna sull'onore a rispettare le condizioni legali di confidenzialità applicabili in Francia e a non divulgare tali informazioni a terzi.


Tutto il contenuto di questo sito: Copyright © 2026 Elsevier, i suoi licenziatari e contributori. Tutti i diritti sono riservati. Inclusi diritti per estrazione di testo e di dati, addestramento dell’intelligenza artificiale, e tecnologie simili. Per tutto il contenuto ‘open access’ sono applicati i termini della licenza Creative Commons.