Symptom-related attributional biases in schizophrenia and bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Biases in causal attributions and evidence integration have been implicated in delusions, but have not been investigated simultaneously to examine additive or multiplicative effects. It was hypothesised that paranoid delusions would correlate with self-serving and personalising biases ("defence" model of paranoia), particularly when these biases were disconfirmed. METHODS: Constrained principal component analysis was used to investigate differences between schizophrenia patients (paranoid vs. non-paranoid), bipolar disorder patients, and healthy controls, as well as to examine the extent to which psychotic symptoms could predict patterns of responding on a novel attributional bias task (Attributional Style BADE, or ASB) that requires integrating contextual information. RESULTS: Although no group differences were found, disorganisation and manic symptoms correlated with situation attributions and self-blame when such attributions were unsupported by the available evidence, and depression and anxiety correlated with other-person and self attributions (not situation attributions) when confirmed by the available evidence, regardless of diagnosis. CONCLUSIONS: While group differences accounted for little variance in responses on the ASB task, a transdiagnostic association between symptoms of psychosis and the ASB task was observed. This highlights the importance of considering symptom profiles rather than diagnostic groupings when investigating cognitive biases and related non-pharmacological treatments.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».