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Enregistrement W4395674716 · doi:10.1093/schbul/sbae055

Parkinsonism, Psychomotor Slowing, Negative and Depressive Symptoms in Schizophrenia Spectrum and Mood Disorders: Exploring Their Intricate Nexus Using a Network Analytic Approach

2024· article· en· W4395674716 sur OpenAlexaff
Stefan Fritze, Geva A. Brandt, Anastasia Benedyk, Alexander Moldavski, Sebastian Volkmer, Jonas Daub, Maria Krayem, Jacqueline Kukovic, Emanuel Schwarz, Urs Braun, Robert Christian Wolf, Katharina M. Kubera, Georg Northoff, Andreas Meyer‐Lindenberg, Heike Tost, Dušan Hirjak

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health CentreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesH. Lundbeck A/SDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésParkinsonismPsychomotor learningPositive and Negative Syndrome ScalePsychologySchizophrenia (object-oriented programming)MoodClinical psychologyPsychiatryPsychomotor retardationPsychosisMedicineInternal medicineCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND HYPOTHESIS: Parkinsonism, psychomotor slowing, negative and depressive symptoms show evident phenomenological similarities across different mental disorders. However, the extent to which they interact with each other is currently unclear. Here, we hypothesized that parkinsonism is an independent motor abnormality showing limited associations with psychomotor slowing, negative and depressive symptoms in schizophrenia spectrum (SSD), and mood disorders (MOD). STUDY DESIGN: We applied network analysis and community detection methods to examine the interplay and centrality (expected influence [EI] and strength) between parkinsonism, psychomotor slowing, negative and depressive symptoms in 245 SSD and 99 MOD patients. Parkinsonism was assessed with the Simpson-Angus Scale (SAS). We used the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) to examine psychomotor slowing (item #G7), negative symptoms (PANSS-N), and depressive symptoms (item #G6). STUDY RESULTS: In SSD and MOD, PANSS item #G7 and PANSS-N showed the largest EI and strength as measures of centrality. Parkinsonism had small or no influence on psychomotor slowing, negative and depressive symptoms in SSD and MOD. In SSD and MOD, exploratory graph analysis identified one community, but parkinsonism showed a small influence on its occurrence. Network Comparison Test yielded no significant differences between the SSD and MOD networks (global strength p value: .396 and omnibus tests p value: .574). CONCLUSIONS: The relationships between the individual domains followed a similar pattern in both SSD and MOD highlighting their transdiagnostic relevance. Despite evident phenomenological similarities, our results suggested that parkinsonism is more independent of negative and depressive symptoms than psychomotor slowing in both SSD and MOD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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