Component analysis of verbal fluency in patients with schizophrenia.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Clustering and-switching components of phonemic fluency performance were compared in patients with schizophrenia and healthy normal controls. BACKGROUND: These components were selected to provide evidence for a specific anatomic locus for the breakdown of language processes or for a multiple-disease model of schizophrenia. METHOD: As part of a larger battery of neuropsychological tests, phonemic fluency tests were administered on an individual basis. On separate 60-second trials, participants were instructed to generate words beginning with the letters C, F, and L, excluding proper names and variants of the same word. Three scores were obtained for each participant: (1) number of words generated, excluding errors and repetitions; (2) mean cluster size; and (3) raw number of switches. RESULTS: The patients showed small but significant impairments in clustering and larger impairments in switching relative to normal controls. CONCLUSIONS: This pattern suggests a relatively greater deficit in functioning in the frontal lobe than in the temporal lobe. However, neither measure was able to completely discriminate patients with schizophrenia from controls. Moreover, differences in fluency performance were observed among subtypes of schizophrenia. Taken together, the findings of impaired performance for both aspects of fluency, differences between subtypes, and the failure to completely discriminate patients with schizophrenia from controls indicate that there is not a single marker of the disease, at least among these fluency variables. Instead, the current findings are more supportive of a multiple-disease model of schizophrenia.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».