Neurocognitive predictors of confabulation in Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Confabulations, or false memories, are observed in various disorders, including schizophrenia. In forensic psychiatric assessment, this is problematic, particularly when garnering a clinical history and detailed account of the index offense(s) from the individual being charged. This study sought to quantitatively synthesize the existing literature regarding the frequency of confabulations in schizophrenia and its neurocognitive correlates. The keywords “schizophrenia” and “psychosis” were systematically canvassed in combination with “confabulation,” “false memory,” and “false memories” on PsycINFO, PubMed, and Scopus. Inclusion criteria included the following: (1) Participant samples that included the patients with schizophrenia and healthy controls; (2) commercially available neuropsychological test measures were employed (i.e., no experimental paradigms were considered); (3) quantitative data (i.e., means and standard deviations) was available so that an effect size could be computed; (4) published findings in peer-reviewed academic journals and written in English. Studies examining high-risk or first-episode psychosis groups were excluded. Five studies were included in the final analysis. Effect sizes in terms of Cohen’s d were calculated for number of confabulations made. When available, the correlations between confabulation and neurocognitive variables were recorded. The findings suggest that patients with schizophrenia confabulated more than healthy controls for new information if it was related to old information. The relationship between confabulations and neurocognitive variables was inconsistent. Together, the results from this quantitative review has important implications for interviewing techniques in forensic psychiatric assessment. Specifically, the assessor should take great care not to ask leading questions or introduce unverified, contextual information into the interview, as it may result in a confabulation, rather than a more accurate account of the event.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».