Jumping to conclusions in delusional and non‐delusional schizophrenic patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Several studies have provided evidence for the claim that a subgroup of (schizophrenic) patients with current delusions share a jumping to conclusions (JTC) bias. The primary aim of the present study was to investigate whether currently deluded and non-deluded schizophrenic patients perform differently on three tasks tapping probabilistic reasoning. METHOD: Probabilistic reasoning was assessed in 31 schizophrenic patients, 28 psychiatric controls, and 17 healthy controls. In addition to the traditional draws to decision procedure, we employed two tasks for which participants had to judge, at each stage, the likelihood that beads come from either container (graded estimates procedure). Reaction times were recorded for the graded estimates procedure. RESULTS: A JTC bias was displayed by 42% of the schizophrenic patients in the draws to decision condition, while 7% of the psychiatric patients and none of the healthy controls reached a decision after only one bead. A similar pattern of results was observed for the graded estimates procedure. This bias was more pronounced in deluded schizophrenic patients, although currently non-deluded patients also showed evidence for earlier decisions. A bias to over-adjust when confronted with potentially disconfirmatory evidence was confined to deluded schizophrenic participants. There was also evidence for an increase in JTC in the deluded group over the course of the tasks. No substantial group differences occurred with respect to reaction time parameters indicating that results are not attributable to impulsivity. DISCUSSION: The findings provide further evidence for state and trait characteristics of abnormal reasoning in paranoid schizophrenia. Results are discussed in light of several competing explanations for JTC in schizophrenia.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».