Continuous performance test differences among schizophrenic out-patients living in high and low expressed emotion environments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High expressed emotion (EE) in families reliably predicts relapse in schizophrenia leading to the assumption that high EE stresses patients and is the cause of relapse. Attempts at validating the stressful properties of high EE using autonomic skin conductance measures have been inconclusive. Since memory loaded vigilance tasks are sensitive to stress, we used a memory loaded version of the Continuous Performance Test (CPT) to see if test performance would change in the presence and absence of high or low EE relatives. If high EE was stressful, performance should decline in their presence of high EE relatives. If low EE was protective against stress performance should improve in the presence of low EE relatives. METHODS: The CPT was administered to 41 schizophrenic and 51 normal control participants. CPT testing was conducted in the absence, then presence, then absence of high or low EE relatives. RESULTS: Control participants had significantly greater CPT scores than schizophrenic participants; there was no effect of the relative's presence or absence on CPT performance for either the high or low EE group. Schizophrenic participants from high EE homes demonstrated significantly better, rather than worse, CPT scores than those in low EE homes. CONCLUSIONS: These findings fail to support the notion of high EE as stressor, but show that high EE and low EE patient groups perform a vigilance task significantly differently. We propose that patients from low EE groups may be underaroused relative to their high EE counterparts and that this underarousal leads to less than optimal performance on the CPT.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».