Comparison of the neurocognitive profiles of individuals with elevated psychotic or depressive symptoms
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Neurocognitive deficits are pervasive and enduring features of severe mental illness that appear before the onset of clinical symptoms and contribute to functional disability. However, it remains unclear how individuals who display warning signs for psychotic or mood disorders compare on their neurocognitive profiles since previous studies have separately examined neurocognition in both groups. Therefore, the purpose of this study was to directly compare performance on a range of neurocognitive tasks in individuals with emerging psychotic or mood symptoms. METHODS: Participants were drawn from a database of individuals who completed a comprehensive assessment at a university-based assessment centre. We examined 3 groups: individuals who endorsed elevated psychotic symptoms (EPS; n = 64), individuals who endorsed elevated depressive symptoms (EDS; n = 58), or non-clinical comparisons (NCC; n = 57) without any elevated psychiatric symptoms or diagnoses. RESULTS: EPS participants performed worse than NCC and EDS groups on verbal comprehension, working memory and cognitive flexibility, and worse than NCC, but not EDS, on perceptual reasoning. There were no significant differences between groups on processing speed, verbal fluency and set-shifting. EDS performed worse than both EPS and NCC groups on psychomotor speed. Dimensionally, poorer cognitive functioning was more strongly related to EPS than depressive symptoms. CONCLUSIONS: These findings highlight the distinct yet overlapping neurocognitive profiles of both groups with emerging psychiatric symptoms, and suggest that, despite having no formal diagnosis, individuals with EPS exhibit observable cognitive impairment and may still benefit from interventions within academic and workplace contexts.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».