Rethinking the psychosis spectrum: A meta-analysis unveils a nonlinear discontinuity in verbal learning deficits between at-risk conditions and psychotic disorders
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Transition from a categorical to a dimensional approach has been proposed in the field of psychosis. However, whether key features of schizophrenia, such as cognitive deficits, really do lie along a linear continuum remains uncertain. To explore this, we compared for the first time verbal learning impairments in six entities of the psychosis spectrum using linear, nonlinear, and categorical models. Methods Studies involving verbal learning tests in familial high risk, clinical high risk, schizotypy/schizotypal, ultra-high risk, first episode of psychosis (FEP), and chronic schizophrenia populations were systematically searched in three databases in September 2024. Studies were included if they reported an immediate, delayed, or total recall measure in subclinical or clinical entities and healthy controls. The metafor package was used to compute effect sizes for the comparison between cases and control groups, categorized by psychosis entities. Model comparisons were also performed to compare linear, nonlinear, and categorical distributions of the effect sizes. Results The meta-analysis aggregated a total of 262 studies in the psychosis spectrum. Effect sizes were moderate in at-risk populations (<0.50) and large in clinical populations (−1.00 for FEP and >1.00 for chronic schizophrenia). A nonlinear model best explained our data in immediate recall, while the results in delayed and total recall suggest the inferiority of linear models. Conclusions Our findings suggest a discontinuity in verbal learning between at-risk populations and clinical entities, challenging a purely linear dimensional model of cognitive impairment in the psychosis spectrum.
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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 | 0,022 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| 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) | 0,003 | 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 ».