Auditory Hallucinations in Schizophrenia and Nonschizophrenia Populations: A Review and Integrated Model of Cognitive Mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
While the majority of cognitive studies on auditory hallucinations (AHs) have been conducted in schizophrenia (SZ), an increasing number of researchers are turning their attention to different clinical and nonclinical populations, often using SZ findings as a model for research. Recent advances derived from SZ studies can therefore be utilized to make substantial progress on AH research in other groups. The objectives of this article were to (1) present an up-to-date review regarding the cognitive mechanisms of AHs in SZ, (2) review findings from cognitive research conducted in other clinical and nonclinical groups, and (3) integrate these recent findings into a cohesive framework. First, SZ studies show that the cognitive underpinnings of AHs include self-source-monitoring deficits and executive and inhibitory control dysfunctions as well as distortions in top-down mechanisms, perceptual and linguistic processes, and emotional factors. Second, consistent with SZ studies, findings in other population groups point to the role of top-down processing, abnormalities in executive inhibition, and negative emotions. Finally, we put forward an integrated model of AHs that incorporates the above findings. We suggest that AHs arise from an interaction between abnormal neural activation patterns that produce salient auditory signals and top-down mechanisms that include signal detection errors, executive and inhibition deficits, a tapestry of expectations and memories, and state characteristics that influence how these experiences are interpreted. Emotional factors play a particular prominent role at all levels of this hierarchy. Our model is distinctively powerful in explaining a range of phenomenological characteristics of AH across a spectrum of disorders.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».