Speaking of yourself: A meta-analysis of 80 years of research on pronoun use in schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
People with schizophrenia experience significant language disturbances that profoundly affect their everyday social interactions. Given its relevance to the referential function of language, aberrations in pronoun use are of particular interest in the study of schizophrenia. This systematic review and meta-analysis, adhering to PRISMA guidelines, examines the frequency of pronoun use in schizophrenia. PubMed, PsycINFO, Scopus, Google Scholar, and Web of Science were searched up to May 1, 2024. All studies analyzing pronoun frequency in various spoken language contexts in schizophrenia were included. Bias was assessed using a modified Newcastle-Ottawa Scale. A Bayesian meta-analysis with model averaging estimated effect sizes and moderating factors. 13 studies with n = 917 unique participants and 13 case-control contrasts were included. 37.9 % of patient samples were women, with a weighted mean (SD) age of 34.45 (9.72) years. 53.85 % of the studies were in languages other than English. We report a medium-sized effect for first-person pronoun impairment in schizophrenia (model-averaged d = 0.89, 95 % CrI (0.44, 1.33)). There was significant heterogeneity moderated by age. Evidence for publication bias was weak, with a strong support for first-person pronoun impairment after accounting for bias and heterogeneity. There was a small reduction of inter-individual variability in first-person pronoun use in patients compared to healthy controls (lnCVR = -0.12, 95 % CrI [-0.35, -0.13]). While all pronoun use was also high in patients, this was not robust due to heterogeneity and publication bias. Individuals with schizophrenia excessively use first-person pronouns. This may be a marker of a disturbed sense of self in this illness.
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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 | 0,019 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,051 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».