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Enregistrement W2939735117 · doi:10.1093/schbul/sbz018.513

F101. LINGUISTIC DETERMINANTS OF FORMAL THOUGHT DISORDER IN FIRST EPISODE PSYCHOSIS

2019· article· en· W2939735117 sur OpenAlexaffabout
Michael Mackinley, Jenny Chan, Hannah Ke, Kara Dempster, Lena Palaniyappan

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensWestern UniversityLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyThought disorderLexical diversitySchizophrenia (object-oriented programming)PsychosisClinical psychologyDevelopmental psychologyLinguisticsCognitive psychologyPsychiatryVocabulary

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In addition to positive and negative symptoms, patients with schizophrenia have notable disturbances in their ability to produce integrated, complex thoughts. Clinical quantification of thought disorder is a challenging process, contributing to the paucity of mechanistic understanding of disorganization seen in early stages of psychosis. We studied the linguistic aspects of clinically quantified dimensions of thought disorder – especially the dimension of disorganized thinking, in a sample of patients with untreated, first episode psychosis and healthy controls. Data were collected from a sample of antipsychotic-naïve FEPs (n=37) and group matched HCs(n=24) as part of a longitudinal clinical study. Participants were recruited from the Prevention and Early Intervention Program for Psychoses in London, Ontario, Canada (PEPP-London). After completing a comprehensive assessment of clinical symptoms, participants were administered the Thought Language Index (TLI) in which one minute of speech was induced using pictures from Thematic Apperception Test. Analyses of linguistic characteristics were conducted using Coh-Metrix, a software system that analyzes written and transcribed speech samples for various linguistic characteristics. Patients and controls were compared on levels of (1) Syntactic Complexity (2) Syntactic categories [word information] (3) Connectives and (4) Lexical Diversity after controlling for total words spoken, parental socioeconomic status, and gender. A single metric for each of these four measures were derived using principal component analyses applied to individual items of CohMetrix from each of these 4 aspects of speech. All 4 measures were used to predict the scores of TLI Disorganization. Compared to HCs, FEPs showed higher overall syntactic complexity (F=6.7, p=0.012), indicating an increase in the overall linguistic complexity of FEP speech samples. FEPs also showed abnormalities in the incidence of syntactic categories (F=5.1, p =0.028), especially a higher use of the first-person singular pronoun. Patients and controls did not differ significantly on the use of connectives and lexical diversity. Within the patient sample, TLI disorganization was predicted by excessive use of connectives (F=9.8, p=0.005), indicating a strong role for inappropriate cohesive links forged between ideas as a cardinal feature of disorganized thinking. To our knowledge, the higher syntactic complexity and abnormal employment of syntactic categories among patients is a novel finding in untreated psychosis. The construct of disorganization, measured using clinical judgment, likely relates to the excessive use of connectives, likely contributing to the clinical intuition of incoherence. In early stages of active psychosis, formal thought disorder could be quantified more reliably using automated syntax analysis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,264 · 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
Publié2019
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