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Enregistrement W2935808789 · doi:10.1093/schbul/sbz019.384

T104. THE ASSOCIATION AMONG CAFFEINE INTAKE, COGNITION, AND SYMPTOMATOLOGY IN SCHIZOPHRENIA PATIENTS

2019· article· en· W2935808789 sur OpenAlexaff
Mehmet Topyurek, Philip G. Tibbo, John D. Fisk, Kimberley P. Good

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNutrition, Health and Food Behavior
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)CaffeineCognitionPsychologyAssociation (psychology)Verbal fluency testPopulationAudiologyWorking memoryFluencyPsychiatryMedicineNeuropsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In healthy (non-psychotic) controls, caffeine intake is associated with better performance in attention, memory, and processing speed. These domains typically are those impaired in schizophrenia patients. Despite the fact that schizophrenia patients consume three times more caffeine than the general population, only one study has looked at the cognitive effects of caffeine on schizophrenia patients. That study found that caffeine intake was associated with better working memory, visual memory, processing speed, and semantic fluency. The association of caffeine use and symptomatology is also unclear. The purpose of this cross-sectional study is to investigate the association among chronic caffeine use, cognition, and symptomatology in patients with schizophrenia. Fourteen (14) schizophrenia patients have been recruited to date. Participants are asked to consume their regular caffeine dose 45 minutes prior to participation. During their study visit, participants are rated with the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) and are administered the Cogstate Battery. Participants self-report their average daily caffeine intake. Hierarchical regression analysis assessed the relationship among caffeine intake, symptoms (positive, negative, and cognitive factors), and cognition (processing speed and sustained attention). The overall regression model for the Detection Task (i.e., processing speed task) and Identification Task (i.e., sustained attention task) predicting caffeine intake is borderline significant F(2,11) = 3.79, p = .056, R2 = 0.41. Holding all variables constant, Detection Task (β = 32.78, p = 0.02) and Identification Task (β = -22.70, p = 0.089) significantly predicted caffeine intake. Symptoms did not predict caffeine intake F(3,10) = .76, p = 0.544, R2 = 0.19. While symptoms do not predict caffeine intake, a one-unit increase in the processing speed task (i.e., Detection Task) predicts an increase in caffeine intake while a one-unit increase in the sustained attention task (i.e., Identification Task) predicts a decrease in caffeine intake. Sample size is currently small, and these results do not rule out a curvilinear relationship between symptoms/cognition and caffeine intake. Further investigation into the relationship among caffeine intake, cognition, and symptomatology is necessary given the limited literature. It is possible some schizophrenia patients are benefiting from caffeine intake.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, 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
Publié2019
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Résumé présentoui

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