Effects of comorbid alexithymia on cognitive impairment in chronic schizophrenia: a large-sample study on the Han Chinese population
Notice bibliographique
Résumé
Background: Alexithymia and cognitive dysfunction are common in patients with schizophrenia. However, only a few studies have investigated the cognitive performance of patients with schizophrenia and comorbid alexithymia. This study aimed to investigate the relationship between alexithymia and neurocognitive impairment in patients with schizophrenia. Methods: A total of 695 patients who met the DSM-IV diagnostic criteria for schizophrenia were included in this cross-sectional study (male/female = 464/231). Demographic and clinical data were collected using self-reported questionnaires. The severity of alexithymia was assessed using the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20), cognitive function was assessed using the Repeatable Battery for the Assessment of Neuropsychological Status (RBANS) tool, and the severity of psychiatric symptoms was assessed using the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS). Results: < 0.05 for all). In addition, patients with alexithymia had more severe deficits in immediate memory, delayed memory, and language and lower RBANS scores than those without alexithymia. Stepwise multivariate regression analysis showed that alexithymia was a risk factor for language deficits and indicated low total RBANS scores in patients with schizophrenia. Conclusion: This study suggests that patients with chronic schizophrenia with alexithymia have poorer cognitive function than those without alexithymia. Some demographic characteristics and alexithymia are risk factors for cognitive dysfunction in patients with chronic schizophrenia.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».