Visual scan paths in first-episode schizophrenia and cannabis-induced psychosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Patterns of successive saccades and fixations (scan paths) that are made while viewing images are often spatially restricted in schizophrenia, but the relation with cannabis-induced psychosis has not been examined. We used higher-order statistical methods to examine spatiotemporal characteristics of scan paths to determine whether viewing behaviour was distinguishable on a continuum. METHODS: Patients with early acute first-episode paranoid schizophrenia (SCH; n = 11), cannabis-induced psychosis (CIP; n = 6) and unaffected control subjects (n = 22) undertook a task requiring free viewing of facial, fractal and landscape images for 5 seconds while their eye movements were recorded. Frequencies and distributions of saccades and fixations were calculated in relation to image regions examined during each trial. RESULTS: Findings were independent of image category, indicating generalized scanning deficits. Compared with control subjects, patients with SCH and CIP made fewer saccades and fewer fixations of longer duration. In turn, the spatial distribution of fixations in CIP patients was more clustered than in SCH and control subjects. The diversity of features fixated in subjects with CIP was also lower than in SCH patients and control subjects. CONCLUSION: A continuous approach to characterizing scan path changes in different phenotypes suggests that CIP shares some of the abnormalities of SCH but can be distinguished with measures that are sensitive to cognitive strategies active or inhibited during visual exploration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».