Reading impairments in schizophrenia relate to individual differences in phonological processing and oculomotor control: Evidence from a gaze-contingent moving window paradigm.
Notice bibliographique
Résumé
Language and oculomotor disturbances are 2 of the best replicated findings in schizophrenia. However, few studies have examined skilled reading in schizophrenia (e.g., Arnott, Sali, Copland, 2011; Hayes & O'Grady, 2003; Revheim et al., 2006; E. O. Roberts et al., 2012), and none have examined the contribution of cognitive and motor processes that underlie reading performance. Thus, to evaluate the relationship of linguistic processes and oculomotor control to skilled reading in schizophrenia, 20 individuals with schizophrenia and 16 demographically matched controls were tested using a moving window paradigm (McConkie & Rayner, 1975). Linguistic skills supporting reading (phonological awareness) were assessed with the Comprehensive Test of Phonological Processing (R. K. Wagner, Torgesen, & Rashotte, 1999). Eye movements were assessed during reading tasks and during nonlinguistic tasks tapping basic oculomotor control (prosaccades, smooth pursuit) and executive functions (predictive saccades, antisaccades). Compared with controls, schizophrenia patients exhibited robust oculomotor markers of reading difficulty (e.g., reduced forward saccade amplitude) and were less affected by reductions in window size, indicative of reduced perceptual span. Reduced perceptual span in schizophrenia was associated with deficits in phonological processing and reduced saccade amplitudes. Executive functioning (antisaccade errors) was not related to perceptual span but was related to reading comprehension. These findings suggest that deficits in language, oculomotor control, and cognitive control contribute to skilled reading deficits in schizophrenia. Given that both language and oculomotor dysfunction precede illness onset, reading may provide a sensitive window onto cognitive dysfunction in schizophrenia vulnerability and be an important target for cognitive remediation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».