Computerized assessment of cognition in schizophrenia: Promises and pitfalls of CANTAB
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Over the last decade, the Cambridge Neuropsychological Test Automated Battery (CANTAB), which comprises visuo-spatial tasks, has been utilized in cognitive studies of schizophrenia. A clear approach concerning the usage of CANTAB for the appraisal of neurocognitive dysfunction in schizophrenia is currently lacking. METHOD: In this paper, we have first reviewed the overall applications of CANTAB and then evaluated methodological strengths and weaknesses of CANTAB as a neurocognitive battery for schizophrenia. We carried out a systematic search and assessment of studies where CANTAB was utilized to measure cognitive function in schizophrenia. We have also attempted to quantify the available data and perform a meta-analysis, but this approach turned out to be still premature. RESULTS: CANTAB has enabled researchers to highlight significant deficits affecting broad cognitive domains in schizophrenia, such as working memory, decision-making, attention, executive functions and visual memory. So far, the most consistent deficit observed with CANTAB testing has been attentional set-shifting, suggestive of fronto-striatal dysfunctions. In addition, preliminary evidence points towards the potential use of CANTAB to identify cognitive predictors of psychosocial functioning, to describe the relationships between symptoms and cognition, and to measure the impact of pharmacological agents on cognitive functioning. CONCLUSION: CANTAB has been used successfully to highlight the range of visuo-spatial cognitive deficits in schizophrenia, producing similar results to those obtained with some traditional neuropsychological tests. Further studies validating the use of CANTAB following the standard set by Measurement And Treatment Research to Improve Cognition in Schizophrenia (MATRICS) are warranted.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découle