Behavioural phenotypes of intrinsic motivation in schizophrenia determined by cluster analysis of objectively quantified real-world performance
Notice bibliographique
Résumé
Intrinsic motivation deficits are a prominent feature of schizophrenia that substantially impacts functional outcome. This study used cluster analysis of innate real-world behaviours captured during two open-field tasks to dimensionally examine heterogeneity in intrinsic motivation in schizophrenia patients (SZ) and healthy controls (HC). Wireless motion capture quantified participants' behaviours aligning with distinct aspects of intrinsic motivation: exploratory behaviour and effortful activity in the absence of external incentive. Cluster analysis of task-derived measures identified behaviourally differentiable subgroups, which were compared across standard clinical measures of general amotivation, cognition, and community functioning. Among 45 SZ and 47 HC participants, three clusters with characteristically different behavioural phenotypes emerged: low exploration (20 SZ, 19 HC), low activity (15 SZ, 8 HC), and high exploration/activity (10 SZ, 20 HC). Low performance in either dimension corresponded with similar increased amotivation. Within-cluster discrepancies emerged for amotivation (SZ > HC) within the low exploration and high performance clusters, and for functioning (SZ < HC) within all clusters, increasing from high performance to low activity to low exploration. Objective multidimensional characterization thus revealed divergent behavioural expression of intrinsic motivation deficits that may be conflated by summary clinical measures of motivation and overlooked by unidimensional evaluation. Deficits in either aspect may hinder general motivation and functioning particularly in SZ. Multidimensional phenotyping may help guide personalized remediation by discriminating between intrinsic motivation impairments that require amelioration versus unimpaired tendencies that may facilitate remediation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».