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Enregistrement W3027749988 · doi:10.1093/schbul/sbaa031.141

S75. PERFORMANCE IN WORKING MEMORY AND EXECUTIVE FUNCTIONS AS IT RELATES TO THEORY OF MIND ABILITIES IN A NONCLINICAL SAMPLE OF INDIVIDUALS WITH SCHIZOTYPAL TRAITS

2020· article· en· W3027749988 sur OpenAlexaff
Kyrsten M. Grimes, Konstantine K. Zakzanis

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMental Health and Psychiatry
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurocognitivePsychologyTheory of mindSchizophrenia (object-oriented programming)CognitionMetacognitionExecutive functionsPsychosisSchizotypyDevelopmental psychologyNeuropsychologyFeelingClinical psychologyCognitive psychologyPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background In recent decades, research in the treatment of schizophrenia has shifted to early detection and intervention. Unfortunately, the development of psychosis is still poorly understood, making such an endeavour more challenging. Cognitive models of psychosis suggest that neurocognitive deficits place an individual at greater risk of developing metacognitive deficits. Such deficits in metacognition have been shown to contribute to the development of positive symptomatology. A large body of literature supports that patients with schizophrenia exhibit impairments across nearly all domains of neurocognition, as well as metacognition. Theory of mind (ToM) is one of the most widely studied components of metacognition, which includes both cognitive (i.e., understanding what another person is thinking) and affective (i.e., understanding what another person is feeling) processes. Research indicates patients with schizophrenia demonstrate deficits in cognitive and affective ToM, and these deficits are associated with delusional symptomatology. If ToM is involved in the development of positive symptoms, it is expected that this deficit would be present prior to the onset of a first episode psychosis. It is unclear from current research findings if this is the case, however. Additionally, research examining the role of neurocognition as it relates to ToM is lacking. While some research has examined these variables in clinically-high-risk (CHR) groups, little research has examined nonclinical samples at risk for psychosis. Thus, this study sought to examine the relationship between ToM and neurocognition in a nonclinical sample with schizotypal traits, as research suggests these individuals may be at risk of developing a psychotic illness. It was hypothesized that lower performance in working memory and executive functioning would be related to poorer performance in cognitive and affective ToM, which would subsequently be associated with subsyndromal delusions. It was further predicted that schizotypal traits would moderate the relationship between neurocognitive performance and ToM abilities. Methods Undergraduate students (N = 99) completed self-report measures of personality and psychosocial functioning, including the Schizotypal Personality Questionnaire, Beck Depression Inventory-II, Launay-Slade Hallucination Scale-Revised, and 21-Item Peters Delusions Inventory. Participants also completed the Neuropsychological Assessment Battery Screening Module, which is a screening measure for neurocognitive dysfunction. Finally, they completed the Recognition of Faux Pas Test, a task-based measure that evaluates cognitive and affective ToM. Results Data collection is complete, and the data will be analysed using partial least squares structural equation modeling. This is a regression-based path analysis designed for exploratory models. This statistical method is better able to handle non-normally distributed data and smaller sample sizes when compared to covariance-based structural equation modeling. Discussion Study findings will be discussed in the context of cognitive models for the development of psychosis. The ways in which these findings, and cognitive models more broadly, can facilitate early detection of schizophrenia will be discussed, along with how such models can be used to inform psychosocial interventions for the illness.

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)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,215 · 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
Publié2020
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