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Enregistrement W3161694028 · doi:10.31234/osf.io/syjnv

Exploring the sociodemographic, clinical and neuropsychological factors associated with relational memory in schizophrenia

2020· preprint· en· W3161694028 sur OpenAlexaff
Ana Elisa Sousa, Martín Lepage, Jennifer D. Ryan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensBaycrest HospitalMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurocognitivePsychologySchizophrenia (object-oriented programming)NeuropsychologyWorking memoryCognitionTask (project management)Executive functionsClinical psychologyPopulationCognitive psychologyDevelopmental psychologyPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Episodic memory impairments in schizophrenia, including its relational memory component, are associated with significant clinical and functional variables, such as employment status, social and occupational functioning, and early and long-term remission. The Transverse Patterning (TP) task, a computer task designed to detect impairment in relational memory performance, has been used as a measure of relational binding deficit in this population. Individuals with schizophrenia often fail to learn TP with standard training and more than a quarter of patients fail the task even when extensive training is provided. TP failure may reflect multiple cognitive deficits (i.e. executive functions, working memory and visual memory). Identifying the neuropsychological factors, awareness distinctions, and strategy use differences between TP learners and non-learners can improve our understanding of underlying mechanisms required for successful performance in TP and, consequently, improve cognitive interventions that are targeted to ameliorate relational memory performance. The present study investigated the sociodemographic, clinical, neuropsychological and task-specific (i.e. task awareness and strategy use) factors associated with TP learning and impairment in schizophrenia. Sixty-nine participants with a diagnosis of schizophrenia or related psychosis were recruited for this study (66 completers). They completed two versions of the TP task (one semantically-rich and one relational-binding dependent) and answered a questionnaire to evaluate task awareness and strategy use in each condition and had sociodemographic and clinical data collected at screening. Twenty-six participants (38.8%) were unable to learn all the task rules after extensive training. In a subset of participants who underwent neurocognitive assessment (N = 29), learners had significantly superior verbal, visual and working memory, executive functions and overall cognitive functioning compared to non-learners. Group comparisons also suggested superior awareness of task rules and pairs relationships for learners compared to non-learners. Learners used cognitive strategies (such as memorizing how the objects interacted, naming the objects and qualifying their interactions with action verbs) more often than non-learners, and strategies seemed to be more elaborated for learners than for non-learners. This study confirmed previous findings that a subset of individuals with schizophrenia shows significant relational memory impairment assessed by the transverse-patterning paradigm which is not improved by stepwise TP training. It also brings new insight into factors associated with TP task performance, including neurocognitive markers that seem to contribute to TP learning. Finally, this study points to task awareness and strategy use components underlying successful TP learning. This knowledge could be useful for future interventions that are targeted to improve relational memory performance in schizophrenia when stepwise training is not sufficient.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,321
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,049 · 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
Routes d'admission1
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