Beyond verbal fluency in the verbal fluency task: semantic clustering as a predictor of remission in individuals at clinical high risk for psychosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There have been conflicting reports on whether conventional verbal fluency measures can predict the prognosis of individuals at clinical high risk (CHR) for psychosis. We aimed to investigate whether verbal fluency task measures that represent semantic processing more directly than conventional measures could be more reliable predictors of later remission in CHR individuals. METHODS: We recruited CHR individuals and healthy controls to participate in a baseline verbal fluency assessment. We identified semantic clusters within the verbal fluency task responses based on cosine similarity between consecutive words, calculated from the word embedding model. Binomial logistic regression was performed to test whether average semantic cluster size and number of words produced could be predictors of remission in CHR individuals. RESULTS: Our study sample included 96 CHR individuals and 178 healthy controls. According to clinical assessment at the last follow-up, 23 CHR individuals were classified as remitters and 73 as nonremitters, including 29 individuals who converted to psychosis. The CHR remitters showed larger average and maximum semantic cluster sizes than CHR nonremitters and healthy controls. Average semantic cluster size, but not the number of words, was a significant predictor of later remission in CHR individuals. LIMITATIONS: Our sample included only native Korean speakers. CONCLUSION: A verbal fluency task measure that more specifically represents semantic processing may be a better neurocognitive predictive marker for remission in CHR individuals than conventional verbal fluency measures. Our results provide an explanation for heterogeneous reports on whether verbal fluency can predict prognosis in CHR individuals and suggest that semantic processing is a putative cognitive predictor of their prognosis.
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 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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».