第一エピソード精神病（FEP）患者の教育、雇用、または訓練（NEET）の状態に影響を与える社会人口学的および臨床的要因に関する交差点視点

目的：教育、雇用、または訓練（NEET）の高割合は、精神病の最初のエピソード（FEP）の人々に見られます。社会人口学的および臨床的要因は、FEP患者のNEETの状態に関連していると報告されています。この研究は、交差性に従って、独立した加算効果と最も重要なことは、FEP患者のNEETの状態に関する社会人口学的変数と臨床変数の交差点を調べます。FEP患者のNEETの状態は、少なくとも2つの予測変数間の交差点によって記述されると仮定されました。 方法：カイ二乗検定、複数のロジスティック回帰、およびカイ二乗自動相互作用検出（CHAID）分析による二次分析は、FEPの440人の参加者に対して実行されました。 結果：カイ二乗検定では、患者の社会経済的状態と陰性の症状の重症度が、NEETの状態と有意かつ独立して関連していることが示されました。複数のロジスティック回帰は、患者のNEETステータスを予測する際の年齢（オッズ比= 1.61）、患者の社会経済的状態（オッズ比= 1.55）および陰性症状の重症度（オッズ比= 1.75）の加法効果を示唆しています。Chaidは、NEETの状態を形作る際に、患者の負の症状の重症度と社会経済的地位との交差点を検出しました。 結論：この研究では、FEP患者のNEETの状態が、陰性の症状の重症度と社会経済的地位の個別の影響だけでなく、臨床的および社会的アイデンティティのユニークな交差点によってどのように説明されたかを調査しました。調査結果は、患者の機能的結果が複数のアイデンティティの交差点によって共構築されているように見えることを示した。患者の機能的結果を改善するための職業資源との陰性症状の重症度に対する補完ケアの重要な臨床的意味について説明します。

PURPOSE: High rates of Not in Education, Employment or Training (NEET) are seen in people with first episode of psychosis (FEP). Sociodemographic and clinical factors were reported to be associated with NEET status in FEP patients. This study follows Intersectionality to examine the independent and additive effects, and most importantly the intersections of sociodemographic and clinical variables concerning NEET status in FEP patients. It was hypothesized that NEET status in FEP patients would be described by the intersection between at least two predictor variables. METHODS: Secondary analyses with chi-square tests, multiple logistic regression and Chi-squared Automatic Interaction Detection (CHAID) analyses were performed on 440 participants with FEP. RESULTS: Chi-square tests indicated that patient socioeconomic status and negative symptom severity were significantly and independently associated with their NEET status. Multiple logistic regression suggested additive effects of age (odds ratio = 1.61), patient socioeconomic status (odds ratio = 1.55) and negative symptom severity (odds ratio = 1.75) in predicting patients' NEET status. CHAID detected an intersection between patients' negative symptom severity and socioeconomic status in shaping their NEET status. CONCLUSION: This study explored how the NEET status of patients with FEP was explained not only by the separate effects of negative symptom severity and socioeconomic status but also by the unique intersections of their clinical and social identities. Findings indicated that functional outcomes of patients appear co-constructed by the intersections of multiple identities. Crucial clinical implications of complementing care for negative symptom severity with vocational resources to improve functional outcomes of patients are discussed.