Overlap between individual differences in cognition and symptoms of schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neurocognitive impairment is a core feature of schizophrenia spectrum disorders (SSDs), and the relationship between cognition and symptoms in SSDs has been widely researched. Negative symptoms are related to a wide range of cognitive impairments; however, the aspects of negative symptoms that underpin this relationship have yet to be specified. STUDY DESIGN: We used iterative Constrained Principal Component Analysis (iCPCA) to explore the relationship between 18 cognitive measures (including processing speed, attention, working, spatial and verbal memory and executive functions) and 46 symptoms in schizophrenia at the individual item level while minimizing the risk of Type I errors. ICPCA was conducted on a sample of SSD patients in the early stages of psychiatric treatment (n = 121) to determine the components of cognition overlapping with symptoms measured by the Scale for the Assessment of Negative Symptoms (SANS) and the Scale for the Assessment of Positive Symptoms (SAPS). RESULTS: We found that a verbal memory component was associated with items from SANS and SAPS related to impoverished and disorganized emotional communication, language, and thought. In contrast, a working memory component was associated with SANS items related to motor system impoverishment. CONCLUSIONS: The iCPCA allowed us to explore the associations between individual items, optimized to understand the overlap between symptoms and cognition. The specific symptoms linked to verbal and working memory impairments imply distinct brain networks, which further investigation may lead to our deeper understanding of the illness and the development of treatment methods.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».