How far to go in deconstructing negative symptoms? Behavioural and neural level evidence for the amotivation domain
Notice bibliographique
Résumé
Negative symptoms in schizophrenia are conceptualised as loading onto two factors: amotivation and diminished expression, which relate to different behavioural and neural markers. This distinction has proven useful for understanding the cognitive, motivational and neural mechanisms involved in negative symptoms, and for the development of treatments. Recently, it has been advocated that an even finer distinction into five subdomains is needed to understand the mechanisms underlying negative symptoms, and to prevent masking specific treatment and intervention effects. However, it is currently unclear whether such a fine-grained approach offers additional insights grounded in theory. In the present work, we focused on the factor amotivation, which has been shown to selectively correlate with the propensity to discount rewards in the face of effort and with the activity in the ventral striatum during reward anticipation. In a reanalysis of these studies we explored whether subdomains of amotivation - avolition, asociality, anhedonia - showed preferential correlation with these previously identified behavioural and neural markers. We show that for both behavioural and neural markers, a fine-grained model with the three subdomains did not better explain the data than a model with the amotivation factor only. Moreover, none of the three subdomains correlated significantly more or less with the behavioural or neural markers. Thus, no additional information was gained on amotivation in schizophrenia by selectively looking at its three subdomains. Consequently, the two-factor solution currently remains a valid option for the study of negative symptoms and further research is needed for behavioural and neural validation of the five-factor model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».