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Enregistrement W2794461357 · doi:10.1093/schbul/sby017.750

F219. NOVEL OBJECTIVE ASSESSMENT OF ACTIVITY ENGAGEMENT IN SCHIZOPHRENIA USING WIRELESS MOTION CAPTURE

2018· article· en· W2794461357 sur OpenAlexaff
Ishraq Siddiqui, Gary Remington, Gagan Fervaha, Paul Fletcher, Aristotle N. Voineskos, Sarah Saperia, Konstantine K. Zakzanis, George Foussias

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApathyPsychologySchizophrenia (object-oriented programming)Task (project management)Clinical psychologyDevelopmental psychologyCognitionPhysical medicine and rehabilitationMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amotivation and reduced engagement in goal-directed activities are prominent features of schizophrenia. Previous investigations of patients’ engagement in activities have largely relied on accounts of daily living activities rather than objective task-based measures. The current study used wireless motion capture in an open-field setting to evaluate activity preference when individuals are provided an explicit choice between an active engagement option versus a passive engagement option. Twenty stable adult outpatients with schizophrenia and twenty matched healthy controls completed the Activity Preference Task, in which participants play a physical motion-based video game (active engagement) or watch a film (passive engagement) for fifteen minutes. No incentive was associated with either activity, and participants could engage in either activity at any time. Duration of engagement on the active option and number of switches between activity options were computed as the primary task outcome measures using objective motion data. Participants’ behaviour during active engagement was further quantified by computation of physical intensity (average hand speed) and persistence (tendency for sustained continuous engagement). Clinical assessments of positive and negative symptoms, apathy, cognition, depression, medication side-effects, motor ability, and community functioning were also administered. Schizophrenia participants’ duration, intensity, and persistence of active engagement were correlated with apathy (|ρ|=0.72–0.79, p<0.01) and community functioning (ρ=0.50–0.67, p<0.05). Although no significant group differences were detected in the individual comparisons of task measures, exploratory cluster analysis based on the two primary task measures identified three clusters of individuals with distinct profiles of engagement intensity (F(2,36)=9.141, p<0.001) and persistence (F(2,36)=13.954, p<0.001), and clinical apathy (F(2,37)=4.183, p=0.023). Further, there were significant diagnostic group by cluster assignment interaction effects for engagement intensity (F(2,33)=4.551, p=0.018) and apathy (F(2,34)=3.445, p=0.043) that highlighted substantial behavioural heterogeneity specific to schizophrenia; these interaction effects appeared to be driven primarily by a subgroup of patients who exhibited reduced engagement and increased apathy compared to individuals in other clusters as well as within-cluster healthy control counterparts. The Activity Preference Task provides a means of quantifying activity engagement in schizophrenia, which may be particularly valuable given the lack of objective assessments that measure non-incentivized, intrinsically motivated behaviours. Our initial findings suggest that patients with schizophrenia as a group are equally inclined as healthy individuals towards actively engaging activities when presented an explicit choice, but provision of such opportunities may be insufficient for amotivated patients to initiate and maintain engagement in functional behaviours.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,334 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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