Gender Differences in Social Cognition: A Cross-Sectional Pilot Study of Recently Diagnosed Patients with Schizophrenia and Healthy Subjects
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This study had 2 objectives: First, to explore the gender-related differences in emotional processing (EP) and theory of mind—both cognitive (CToM) and affective (AToM)—in patients with schizophrenia and in a control group of healthy subjects; and, second, to examine, from a gender perspective, the possible association between EP and CToM in the AToM performance. Methods: Forty patients with schizophrenia/schizoaffective disorder were recruited and matched by gender, age and years of education with 40 healthy subjects. EP was measured by the pictures of facial affect (POFA) test. CToM was measured using first- and second-order false-belief (FB) stories. AToM was measured by the reading the mind in the eyes test (RMET). Group and gender differences in CToM were analysed using the X 2 test, whereas EP and AToM were analysed using the non-parametric Mann–Whitney U Test and a general linear model. Results were adjusted by intelligence quotient and negative symptomatology. Results: Patients with schizophrenia underperformed against healthy subjects in the POFA test, second-order FB, and RMET, but not in first-order FB. No significant gender differences were found. However, there was a trend showing that females outperformed males in the POFA ( P = 0.056). Group ( P < 0.001), POFA ( P < 0.001) and second-order FB ( P = 0.022) were the best factors predicting RMET performance (adjusted R 2 = 0.584). Conclusions: Our results suggest that the illness is the main factor related to the deficit in social cognition, except for the basic aspects of the CToM that were unimpaired in most patients. Nevertheless, the influence of female gender in EP should not be neglected in any group. Finally, the hierarchal interaction between these domains is discussed.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».