La conscience des déficits neurocognitifs dans la schizophrénie : une méta-analyse
Bibliographic record
Abstract
Contexte La schizophrénie est un trouble allant de pair avec un manque d’autocritique par rapport aux délires et aux hallucinations. En contrepartie, on en sait beaucoup moins en ce qui concerne la conscience des patients par rapport à leurs déficits cognitifs, qui sont des symptômes clés de ce trouble psychiatrique. Afin de faire la synthèse de l’état de la connaissance à ce sujet, nous avons effectué une méta-analyse de 22 études comprenant 1609 patients. Les analyses ont révélé que les patients rapportent davantage de plaintes subjectives que les sujets sains. La corrélation entre la cognition subjective et objective s’est avérée faible toutefois. Les études utilisant la Scale to Investigate Cognition in Schizophrenia ont produit des corrélations plus fortes que celles utilisant d’autres échelles de plaintes subjectives. La relation entre la cognition subjective et les symptômes dépressifs s’est avérée comparable à la relation entre la cognition subjective et la cognition objective. Enfin, une relation faible a été observée entre la cognition subjective et l’autocritique par rapport aux symptômes positifs. Les résultats de la présente méta-analyse montrent que les patients atteints de la schizophrénie se plaignent de déficits cognitifs, mais qu’ils n’ont pas une représentation claire de la nature de ceux-ci, ce qui confirme l’existence de déficits méta-cognitifs dans la schizophrénie.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.008 | 0.020 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".