A two-stage cognitive theory of the positive symptoms of psychosis. Highlighting the role of lowered decision thresholds
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We outline a two-stage heuristic account for the pathogenesis of the positive symptoms of psychosis. METHODS: A narrative review on the empirical evidence of the liberal acceptance (LA) account of positive symptoms is presented. HYPOTHESIS: At the heart of our theory is the idea that psychosis is characterized by a lowered decision threshold, which results in the premature acceptance of hypotheses that a nonpsychotic individual would reject. Once the hypothesis is judged as valid, counterevidence is not sought anymore due to a bias against disconfirmatory evidence as well as confirmation biases, consolidating the false hypothesis. As a result of LA, confidence in errors is enhanced relative to controls. Subjective probabilities are initially low for hypotheses in individuals with delusions, and delusional ideas at stage 1 (belief formation) are often fragile. In the course of the second stage (belief maintenance), fleeting delusional ideas evolve into fixed false beliefs, particularly if the delusional idea is congruent with the emotional state and provides "meaning". LA may also contribute to hallucinations through a misattribution of (partially) normal sensory phenomena. Interventions such as metacognitive training that aim to "plant the seeds of doubt" decrease positive symptoms by encouraging individuals to seek more information and to attenuate confidence. The effect of antipsychotic medication is explained by its doubt-inducing properties. LIMITATIONS: The model needs to be confirmed by longitudinal designs that allow an examination of causal relationships. Evidence is currently weak for hallucinations. CONCLUSIONS: The theory may account for positive symptoms in a subgroup of patients. Future directions are outlined.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».