Neuropsychological deficits, syndromes, and cognitive competency in schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Neuropsychological functioning connects neuropathology and symptoms in schizophrenia. Previous work suggests that deficient initiation and inhibition underlie the psychomotor poverty and disorganisation syndromes, respectively. Furthermore, although the syndromes are associated with impairments in everyday functioning, cognitive competency (CC; cognitive skills for independent living) has been neglected as an outcome. This study tested a three-level model of schizophrenia pathology (Neuropsychological dysfunction --> Syndromes --> CC), using unstructured neuropsychological tasks to measure initiation and inhibition. METHODS: Participants were 40 adults with schizophrenia. A verbal picture description and the Tinkertoy test yielded initiation and inhibition measures with good interrater reliability. Symptoms were rated using the SANS and SAPS, and an insight scale was administered. The Cognitive Competency Test utilised simulated situations to assess CC. RESULTS: Initiation failed to predict psychomotor poverty, but affected CC directly. Only one indicator of disinhibition (intermingling of personal material into speech) predicted disorganisation, which, through mediation, led to CC deficits. Insight correlated with disorganisation and contributed to CC. Unique effects of initiation, disorganisation, and insight, combined, explained 58% of CC variance. CONCLUSIONS: Partial support for the three-level model was obtained. Specific neuropsychological abilities and symptoms explain a substantial proportion of the variance in cognitive competency.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».