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Enregistrement W2794930997 · doi:10.1093/schbul/sby017.603

F72. NEUROCOGNITION AND ADAPTIVE FUNCTIONING IN THE 22Q11.2 DELETION SYNDROME MODEL OF SCHIZOPHRENIA

2018· article· en· W2794930997 sur OpenAlexaff
Fiksinski Ania, Elemi Breetvelt, Jacob Vorstman, Eva W.C. Chow, Erin Lee, Lisa D. Palmer, Erik Boot, Nancy J. Butcher, René S. Kahn, Anne S. Bassett

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurocognitiveSchizophrenia (object-oriented programming)PsychologyClinical psychologyLogistic regressionPsychosisAdaptive behaviorCognitionExecutive functionsPsychiatryMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Identifying factors that influence functional outcome is an important goal in schizophrenia research. These factors, including overall cognitive functioning (IQ) and more specific domains of neurocognitive functioning, may not only aid in identifying those individuals at greatest risk for poor functional outcome but could inform potentially targetable treatment objectives. The 22q11.2 deletion syndrome (22q11DS) is a unique genetic model with high risk (20–25%) for schizophrenia. This study aimed to identify potentially targetable domains of neurocognitive functioning associated with functional outcome in adults with 22q11DS. Using data available from a comprehensive battery of 15 neurocognitive tests for 99 adults with 22q11DS (n=43 with schizophrenia) we derived four domains of neurocognition (Verbal memory, Visual memory, Motor functioning, and Executive performance) using a principal component analysis. To investigate the association of these domains with adaptive functioning, we used Vineland Adaptive Behavior Scales (VABS) data available for 84 subjects in a logistic regression model that accounted for the effects of schizophrenia status and overall intellectual level. The regression model explained 46.8% of the variance in overall functional outcome (p < 0.0001) and 47.7% of the variance on the daily living skills subdomain (p < 0.0001). Executive performance was significantly associated with subsequent functional outcome (p = 0.046); age and schizophrenia were also significant factors. VABS adaptive functioning scale scores were higher in those with better performance on Executive domain tests, no psychotic illness, and older age. The effects of Executive Performance on functioning did not significantly differ between those with and without psychotic illness. The significant relationship between Executive Performance and functional outcome is a novel addition to our understanding of cognitive factors that may contribute to the variability in functional outcome in schizophrenia high-risk groups. The results provide impetus for further studies of Executive Performance as a potential target of early intervention strategies to mitigate risk for schizophrenia and functional deterioration.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeObservationnel
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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