Exploring the interplay between language use and cognitive function in schizophrenia spectrum disorders: Insights from patients, first degree relatives, and healthy controls
Notice bibliographique
Résumé
Background: For people with schizophrenia spectrum disorders (SSD), communication characterized by disrupted language use is common. However, the role of cognitive function in everyday language disruptions in SSD remains unclear. Family studies help control for confounding factors such as symptom burden, medication use and environment, offering insight into the interplay between language and cognition in SSD. Study design: We examined linguistic features in naturalistic speech from 176 individuals (51 with SSD, 77 first-degree relatives [50 parents, 27 siblings], and 48 healthy controls). Tasks included conversations, picture descriptions, story narration, reading and recall. We assessed cognitive domains: attention, verbal/visual memory, working memory, executive function, processing speed, motor dexterity, and theory of mind. We then studied associations between cognition and language. Results: Different patterns emerged across groups. In controls, longer speech and fewer pronouns were linked to better cognition. In SSD, greater adposition use and fewer pronouns related to better memory, executive function, and IQ. Among parents, more coordinating conjunctions during narration correlated with better visual memory and motor dexterity. Siblings showed the strongest, broadest associations: better cognition predicted richer language and fewer pronouns, especially tied to global and motor function. Story narration revealed the richest cognitive-linguistic links. Conclusions: In people with SSD and their relatives, specific cognitive deficits are reflected in everyday speech, regardless of content. These findings highlight the role of discourse context in shaping language-cognition relationships and support future research using language markers in psychosis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».