M119. Linguistic Content in Schizophrenia and Bipolar Disorder: Relationships With Cognition and Social Functioning
Notice bibliographique
Résumé
Background: Individuals with schizophrenia and bipolar disorder suffer from impairments in social functioning. People with schizophrenia tend to use fewer words overall when speaking compared healthy controls, and fewer words with positive emotional valence, yet it is unknown how this linguistic structure compares to the structure in bipolar disorder and how linguistic structure is related to social functioning. Methods: Thirty-nine individuals with bipolar disorder and 42 individuals with schizophrenia were randomly selected from a larger study. All participants were audio recorded while they completed the Social Skills Performance Assessment (SSPA), which comprises role plays of making plans with a friend, greeting a new neighbor, and negotiating with a landlord. Recordings were transcribed and processed using the Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC2015). Participants also completed a standard cognitive assessment battery, the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS), Beck Depression Inventory (BDI), and the Specific Levels of Functioning rating scale (SLOF). Results: Compared to manualized norms, individuals with schizophrenia and bipolar disorder used significantly fewer complex words, d = 0.53, fewer positive emotion words, d = 0.66, and more nonfluencies and filler words, d = 1.58. There was no difference in the number of negative emotion words used. Participants with bipolar/schizophrenia used significantly fewer first person words, d = 1.98, and more second person words, d = 1.90 than in normative data. Between diagnostic groups, people with schizophrenia used significantly fewer words, d = 0.86, and fewer negative emotion words, d = 0.61 than people with bipolar disorder. Total number of words used and number of negative emotion words were related to both the cognitive composite score and real world interpersonal functioning (rs = .33–.55), however linguistic variables contributed small, nonsignificant variance to interpersonal functioning after accounting for clinical symptoms. Conclusion: Generally, people with schizophrenia and bipolar disorder communicated similarly; however, both groups exhibited substantial differences in linguistic structure compared to normative data. Treatments focused on helping people use more positively valenced words and normalizing the number of second person references compared to first person references may help improve interpersonal functioning for people with severe mental illness.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,007 | 0,001 |
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 ».