Lower- and Higher-Level Social Cognitive Factors Across Individuals With Schizophrenia Spectrum Disorders and Healthy Controls: Relationship With Neurocognition and Functional Outcome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Schizophrenia spectrum disorders (SSDs) often feature social cognitive deficits. However, little work has focused on the factor structure of social cognition, and results have been inconsistent in schizophrenia. This study aimed to elucidate the factor structure of social cognition across people with SSDs and healthy controls. It was hypothesized that a 2-factor model, including lower-level "simulation" and higher-level "mentalizing" factors, would demonstrate the best fit across participants. METHODS: Participants with SSDs (N = 164) and healthy controls (N = 102) completed social cognitive tasks ranging from emotion recognition to complex mental state inference, as well as clinical and functional outcome, and neurocognitive measures. Structural equation modeling was used to test social cognitive models, models of social cognition and neurocognition, measurement invariance between cases and controls, and relationships with outcome measures. RESULTS: A 2-factor (simulation and mentalizing) model fit the social cognitive data best across participants and showed adequate measurement invariance in both SSD and control groups. Patients showed lower simulation and mentalizing scores than controls, but only mentalizing was significantly associated with negative symptoms and functional outcome. Social cognition also mediated the relationship between neurocognition and both negative symptoms and functional outcome. CONCLUSIONS: These results uniquely indicate that distinct lower- and higher-level aspects of social cognition exist across SSDs and healthy controls. Further, mentalizing may be particularly linked to negative symptoms and functional outcome. This informs future studies of the neural circuitry underlying social cognition and the development of targeted treatment options for improving functional outcome.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».