Eye Movements and Cognitive Functioning in Patients With Schizophrenia Spectrum Disorders: Network Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Eye movement parameters are often used during cognitive functioning assessments of patients with psychotic spectrum disorders. It is interesting to compare these oculomotor parameters with cognitive functions, as assessed using psychometric cognitive tests. A network analysis is preferable for understanding complex systems; therefore, the aim of this study was to determine the multidimensional relationships that exist between oculomotor reactions and neurocognition in patients with schizophrenia spectrum disorders. Materials and Methods: A total of 134 subjects (93 inpatients with schizophrenia spectrum disorders (ICD-10) and 41 healthy volunteers) participated in this study. Psychiatric symptom severity was assessed using the Positive and Negative Syndrome Scale, the Calgary Depression Scale for Schizophrenia, and the Young Mania Rating Scale. Extrapyramidal symptoms were assessed using the Simpson-Angus Scale, and akathisia was assessed using the Barnes Akathisia Rating Scale. Eye movements were recorded using an eye-tracker SMI RED 500, and cognitive function was assessed using the Brief Assessment of Cognition in Schizophrenia. The statistical analyses were conducted using Minitab 17 Statistical Software, version 17.2.1. Data visualization and additional analyses were performed in the R 4.0.3 environment, using RStudio V 1.3.1093 software. Results: A network model of neurocognitive and oculomotor functions was constructed for the patients. In the full network (which includes all correlations) the median antisaccade latency value is the central element of the oculomotor domain, and the Symbol Coding test, the Digit Sequencing test, and the Verbal Fluency test are central elements in the neurocognitive domain. Additionally, there were connections between other cognitive and oculomotor functions, except for the antisaccade error latency in the oculomotor domain and the Token Motor Task in the neurocognitive domain. Conclusion: Network analysis provides measurable criteria for the assessment of neurophysiological and neurocognitive abnormalities in patients with schizophrenic spectrum disorders and allows to select key targets for their management and cognitive remediation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».