Eye-tracking reveals a slowdown of social context processing during intention attribution in patients with schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Schizophrenia is associated with poor theory of mind (ToM), particularly in the attribution of intentions to others. It is also associated with abnormal gaze behaviours and contextual processing. This study investigated to what extent impaired ToM in patients with schizophrenia is related to abnormal processing of social context. METHODS: We evaluated ToM using a nonverbal intention attribution task based on comic strips depicting social/nonsocial and contextual/noncontextual events while eye movements were recorded. Eye-tracking was used to assess processing time dedicated to visual cues contained in regions of interest identified in a pilot study. We measured cognitive contextual control on a separate task. RESULTS: We tested 29 patients with schizophrenia and 29 controls. Compared with controls, patients were slower in intention attribution but not in physical reasoning. They looked longer than controls at contextual cues displayed in the first 2 context pictures of the comic strips, and this difference was greater for intention attribution than for physical reasoning. We found no group difference in time spent looking at noncontextual cues. Patients' impairment in contextual control did not explain their increased reaction time and gaze duration on contextual cues during intention attribution. LIMITATIONS: Difficulty may not have been equivalent between intention attribution and physical reasoning conditions. CONCLUSION: Overall, schizophrenia was characterized by a delay in intention attribution related to a slowdown of social context processing that was not explained by worse executive contextual control.
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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) | 0,001 | 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 ».