Verbal and visual learning ability in patients with treatment-resistant schizophrenia: A 1-year follow-up study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: In the general population, repeated cognitive testing produces learning effects with potential for improved test performance. It is currently unclear whether the same effect of repeated cognitive testing on cognition pertains to people living with schizophrenia, a condition often associated with significant cognitive impairments. This study aims to evaluate learning ability in people with schizophrenia and-considering the evidence that antipsychotic medication can additionally impair cognitive performance-explore the potential impact of anticholinergic burden on verbal and visual learning. Method: The study included 86 patients with schizophrenia, treated with clozapine, who had persisting negative symptoms. They were assessed at baseline, weeks 8, 24 and 52 using Positive and Negative Syndrome Scale, Hopkins Verbal Learning Test-Revised (HVLT-R) and Brief Visuospatial Memory Test-R (BVMT-R). Results: There were no significant improvements in verbal or visual learning across all measurements. Neither the clozapine/norclozapine ratio nor anticholinergic cognitive burden significantly predicted participants' total learning. Premorbid IQ was significantly associated with verbal learning on the HVLT-R. Conclusions: These findings advance our understanding of cognitive performance in people with schizophrenia and demonstrate limited learning performance in individuals with treatment-refractory schizophrenia.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».