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Enregistrement W4402214393 · doi:10.31234/osf.io/6psqw

Testing the overlap between symptoms and cognition in schizophrenia: A multi-site study

2024· preprint· en· W4402214393 sur OpenAlexaffabout
Rafal M. Skiba, Abhijit Chinchani, Mahesh Menon, Martín Lepage, Katie M. Lavigne, Ashok Malla, Ridha Joober, Joel O. Goldberg, R. Walter Heinrichs, David Castle, Amy Burns, Michael W. Best, Susan L. Rossell, Sebastian Walther, Todd S. Woodward

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)CognitionPsychologyCognitive psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Hypothesis. Cognitive impairment is a core feature of schizophrenia spectrum disorders (SSD). While the relationship between cognition and symptoms in SSD has been extensively studied, there is a lack of research focusing on individual item-level analysis rather than relying on summary score methodology. Our previous study on a first-episode psychosis cohort showed that symptoms related to impoverished and disorganized communication and motor impoverishment were associated with impairments in verbal and working memory. This study aimed to explore those associations in people with chronic schizophrenia.Study Design. We employed iterative Constrained Principal Component Analysis (iCPCA) to investigate the relationship between 15 cognitive measures, including processing speed, attention, working, verbal memory, reasoning, problem-solving and 26 PANSS items in 198 chronic schizophrenia outpatients from two sites in Australia and one in Canada. The iCPCA method was used to determine item combinations optimized to describe associations between symptoms and cognition while controlling Type I errors.Results. Our analysis revealed that a verbal memory component was associated with the PANSS item Lack of Spontaneity and Flow of Conversation, indicating impairments in communication, language, and thought. Additionally, a working memory and attention component was linked to the PANSS item Motor Retardation, reflecting motor system impoverishment.Conclusions. These results confirm our previous findings, showing that negative symptoms of diminished expression are key predictors of cognitive impairments in schizophrenia. These data underscore the value of optimized item combinations in identifying precise symptom-cognition relationships, which can potentially inform more effective treatment strategies.Keywords: schizophrenia, cognition, psychotic symptoms, verbal and working memory, motor impoverishment, disorganized and impoverished communication.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,196
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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