Does ketamine mimic aspects of schizophrenic speech?
Notice bibliographique
Résumé
Speech disturbances are well-known symptoms contributing to the diagnosis of schizophrenia. Subanesthetic doses of the N-methyl-D-aspartate (NMDA) antagonist ketamine have been reported to produce positive and negative symptoms and cognitive impairments consistent with those seen in schizophrenia. Insofar as this is true, it constitutes evidence that the NMDA system is involved in schizophrenia. It is therefore of interest to know whether ketamine produces speech disturbances like those of schizophrenia. Quantitative computer-aided analysis of apparently normal speech can detect clinically relevant changes and differences that are not noticeable to the human observer. Accordingly, in this study, speech samples were analysed for repetitiousness, idea density, and verb density using software developed by the authors. The samples came from two experiments, a within-subjects study of healthy volunteers given intravenous ketamine versus placebo, and a between-groups study of patients diagnosed with schizophrenia and comparable healthy controls.Our primary hypothesis was that in both schizophrenia and ketamine, repetitiousness would increase, since perserverative speech is a well-known symptom of schizophrenia. Our secondary hypotheses were that in both schizophrenia and ketamine, idea density and verb density would decrease as indicators of cognitive impairment. The primary hypothesis was confirmed in the schizophrenia experiment (between groups) and the ketamine experiment (within subjects). The secondary hypotheses were disconfirmed except that in the ketamine experiment, verb density was significantly lowered. Reduced use of verbs apparently reflects a cognitive impairment of a different type than repetitiousness, and further investigation is needed to determine whether this impairment occurs in psychosis.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».