Sensori- and psychomotor abnormalities, psychopathological symptoms and functionality in schizophrenia-spectrum disorders: a network analytic approach
Notice bibliographique
Résumé
Sensori- and psychomotor abnormalities are an inherent part of schizophrenia-spectrum disorders (SSD) pathophysiology and linked to psychopathological symptoms as well as cognitive and global functioning. However, how these different symptom clusters simultaneously interact with each other is still unclear. Here, we examined 192 SSD patients (37.75 ± 12.15 years, 73 females). First, we investigated the cross-sectional prevalence and overlap of individual sensori- and psychomotor abnormalities. Second, we applied network analysis methods to simultaneously model the associations between Neurological Soft Signs (NSS), level of akathisia, parkinsonism symptoms, tardive dyskinesia (TD) and catatonia signs as well as cognition, psychopathology, global functioning and daily antipsychotic dose. The largest centralities were exhibited by NSS (0.90), catatonia signs (0.82) and global functioning (0.79). NSS showed strong partial correlations with cognition and parkinsonism symptoms (edge weight, ew = 0.409 and ew = 0.318, respectively). Catatonia signs showed strong connections with global functioning (ew = 0.333). In contrast, TD, akathisia and daily antipsychotic dose were weakly connected with other variables (e.g., largest ew=0.176 between TD and akathisia). In conclusion, NSS and cognition, parkinsonism symptoms and NSS as well as catatonia signs and global functioning seem to be preferentially connected in SSD. The daily medication had little influence on sensori- and psychomotor abnormalities, indicating that they are features of core SSD pathophysiology. Future studies should incorporate these relationships to enhance the understanding of SSD.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».