Amusia and protolanguage impairments in schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Both language and music are thought to have evolved from a musical protolanguage that communicated social information, including emotion. Individuals with perceptual music disorders (amusia) show deficits in auditory emotion recognition (AER). Although auditory perceptual deficits have been studied in schizophrenia, their relationship with musical/protolinguistic competence has not previously been assessed. METHOD: Musical ability was assessed in 31 schizophrenia/schizo-affective patients and 44 healthy controls using the Montreal Battery for Evaluation of Amusia (MBEA). AER was assessed using a novel battery in which actors provided portrayals of five separate emotions. The Disorganization factor of the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) was used as a proxy for language/thought disorder and the MATRICS Consensus Cognitive Battery (MCCB) was used to assess cognition. RESULTS: Highly significant deficits were seen between patients and controls across auditory tasks (p < 0.001). Moreover, significant differences were seen in AER between the amusia and intact music-perceiving groups, which remained significant after controlling for group status and education. Correlations with AER were specific to the melody domain, and correlations between protolanguage (melody domain) and language were independent of overall cognition. DISCUSSION: This is the first study to document a specific relationship between amusia, AER and thought disorder, suggesting a shared linguistic/protolinguistic impairment. Once amusia was considered, other cognitive factors were no longer significant predictors of AER, suggesting that musical ability in general and melodic discrimination ability in particular may be crucial targets for treatment development and cognitive remediation 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».