統合失調症における音楽能力の障害
Notice bibliographique
Résumé
Background: Assessment of the musical ability of people with schizophrenia has attracted little interest despite the diverse and substantive findings of impairments in sound perception and processing and the therapeutic effect of music in people with the illness.The present study investigated the musical ability of people with schizophrenia and the association with psychiatric symptoms and cognition.Methods: We recruited patients with chronic schizophrenia and healthy controls for participation in our study.To measure musical ability and cognitive function, we used the Montreal Battery of Evaluation of Amusia (MBEA) and the Brief Assessment of Cognition in Schizophrenia (BACS).We carried out a mediation analysis to investigate a possible pathway to a deficit in musical ability.Results: We enrolled 50 patients and 58 controls in the study.The MBEA global score in patients with schizophrenia was significantly lower than that in controls (p < 0.001), and was strongly associated with both the composite cognitive function score (r = 0.645, p < 0.001) and the negative symptom score (r = -0.504,p < 0.001).Further analyses revealed direct and indirect effects of negative symptoms on musical ability.The indirect effects were mediated through cognitive impairment.Limitations: The relatively small sample size did not permit full evaluation of the possible effects of age, sex, education, medication and cultural influences on the results.Conclusion: Examining the associations between musical deficits, negative symptoms and cognitive imapirment in patients with schizophrenia may identify shared biological mechanisms.Early-released on Oct.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,009 | 0,001 |
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 ».