Bedside assessment of cognitive heterogenety with clock drawing performance among clinical subtypes of schizophrenia — preliminary study

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

INTRODUCTION: Cognitive deficit is the enduring, persistent, and core feature of schizophrenia associated with increased risk of psychosocial disability. The cognitive deficit is highly prevalent, and variable according to the type of schizophrenia and course of illness. It is often overlooked by clinicians because of the complexity of assessment. The clock drawing test (CDT) is a brief, simple, and widely used cognitive screening instrument.

AIM: To compare the level of cognitive impairment among subtypes of schizophrenia using CDT.

MATERIALS AND METHODS: The CDT performance of institutionalized patients with schizophrenia of three clinical subtypes, Paranoid (n = 45), undifferentiated (n = 45), and disorganized (n = 45) was compared with age and sex-matched controls (n=45). The severity of symptoms in each group was assessed using Free drawn CDT, Positive and Negative Symptoms Scale (PANSS), and a Brief Psychiatric Rating Scale (BPRS) at the time of admission. The χ2 test and One-way ANOVA test with Bonferroni multiple comparison test were used to compare these groups. Pearson correlation coefficients were calculated to determine the bi-variate relationship among continuous variables including PANSS score, BPRS score, CDT Score, and Mini-Mental Status Examination (MMSE) Score among various comparison groups.

RESULTS: The patients in the disorganized group (3.06 ± 2.27) performed more poorly than the paranoid group (6.06 ± 1.86), undifferentiated (4.60 ± 2.71), and the comparison group (8.68 ± 1.22), p < 0.004. The CDT performance was negatively correlated with the PANSS score (r = -0.47, p < 0.001) and BPRS score (r = -0.47, p < 0.001) among three subtypes. The MMSE was highly correlated with CDT score among the disorganized group (r = 0.65, p < 0.001) than the paranoid group (r = 0.43, p < 0.05).

CONCLUSION: Our findings suggest that the CDT test can be used at the bedside to distinguish between disorganized and paranoid types of schizophrenia. The disparity in CDT performance may be due to the different involvement of neural correlates among schizophrenia subtypes. Furthermore, CDT performance may be useful to clinicians in routine clinical practice in selecting appropriate pharmacological and psychosocial interventions.

About the authors

Ramdas Ransing

BKL Walawalkar Rural Medical College

Author for correspondence.
Email: ramdas_ransing123@yahoo.co.in
ORCID iD: 0000-0002-5040-5570

MD

India, Ratnagiri, Maharashtra

Gajanan Sh. Sakekar

Mahatma Gandhi Institute of Medical Sciences

Email: gsakekar@gmail.com
ORCID iD: 0009-0000-9700-008X
India, Sevagram, Wadha, Maharashtra

Omityah Grigo

Mahatma Gandhi Institute of Medical Sciences

Email: dromityah@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-3384-1386

Assistant Professor

India, Sevagram, Wadha, Maharashtra

Praveen Khairkar

Kamineni Institute of Medical Sciences

Email: praveen.khairkar280@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-3166-3547

MD, Dr. Sci. (Med.), Professor

India, Narketpally

References

  1. Kraepelin E; Robertson GM, editor. Dementia praecox and paraphrenia. Chicago; 1919.
  2. Tandon R, Nasrallah HA, Keshavan MS. Schizophrenia, “just the facts” 5. Treatment and prevention. Past, present, and future. Schizophr Res. 2010;122(1–3):1–23. doi: 10.1016/j.schres.2010. 05.025
  3. The ICD-10 Classification of Mental and Behavioural Disorders. Clinical descriptions and diagnostic guidelines. Geneva: World Health Organization; 1992.
  4. DSM-IV-TRTM. Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders. Text Revision. 4th ed. Washington: American Psychiatric Association; 2000.
  5. Helmes E, Landmark J. Subtypes of schizophrenia: a cluster analytic approach. Can J Psychiatry. 2003;48(10):702–8. doi: 10.1177/070674370304801010
  6. Suvisaari J, Perälä J, Saarni SI, et al. The Epidemiology and Descriptive and Predictive Validity of DSM-IV Delusional Disorder and Subtypes of Schizophrenia. Clinical Schizophrenia & Related Psychoses. 2009;2(4):289–97.
  7. Kendler KS, Gruenberg AM, Tsuang MT. A family study of the subtypes of schizophrenia. Am J Psychiatry. 1988;145(1):57–62. doi: 10.1176/ajp.145.1.57
  8. Peralta V, Cuesta MJ. How many and which are the psychopathological dimensions in schizophrenia? Issues influencing their ascertainment. Schizophr Res. 2001;49(3):269–85. doi: 10.1016/s0920-9964(00)00071-2
  9. Beer JS, Ochsner KN. Social cognition: A multi level analysis. Brain Res. 2006;1079(1):98–105. doi: 10.1016/j.brainres.2006. 01.002
  10. Dickinson D, Ramsey ME, Gold JM. Overlooking the obvious: a meta-analytic comparison of digit symbol coding tasks and other cognitive measures in schizophrenia. Arch Gen Psychiatry. 2007;64(5):532–42. doi: 10.1001/archpsyc.64.5.532
  11. Reichenberg A, Harvey PD. Neuropsychological impairments in schizophrenia: Integration of performance-based and brain imaging findings. Psychol Bull. 2007;133(5):833–58. doi: 10.1037/0033-2909.133.5.833
  12. Keefe RSE, Harvey PD. Cognitive impairment in schizophrenia. Handb Exp Pharmacol. 2012;(213):11–37. doi: 10.1007/978-3-642-25758-2_2
  13. Bowie CR, Leung WW, Reichenberg A, et al. Predicting Schizophrenia Patients’ Real-World Behavior with Specific Neuropsychological and Functional Capacity Measures. Biological Psychiatry. 2008;63(5):505–11. doi: 10.1016/j.biopsych.2007.05.022
  14. Gopal YV, Variend H. First-episode schizophrenia: review of cognitive deficits and cognitive remediation. Advances in Psychiatric Treatment. 2005;11(1):38–44. doi: 10.1192/apt.11.1.38
  15. Chan RCK, Chen E. Assessment of executive function for schizophrenia in Hong Kong. Hong Kong J Psychiatry. 2005;15(1): 23–8.
  16. Shulman KI. Clock-drawing: is it the ideal cognitive screening test? Int J Geriatr Psychiatry. 2000;15(6):548–61. doi: 10.1002/1099-1166(200006)15:6%3C548::aid-gps242%3E3.0.co;2-u
  17. Pinto E, Peters R. Literature review of the Clock Drawing Test as a tool for cognitive screening. Dement Geriatr Cogn Disord. 2009;27(3):201–13. doi: 10.1159/000203344
  18. Fuller CD, Schillerstrom JE, Jones WE 3rd, et al. Prospective evaluation of pretreatment executive cognitive impairment and depression in patients referred for radiotherapy. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 2008;72(2):529–33. doi: 10.1016/j.ijrobp.2007.12.040
  19. Folstein MF, Folstein SE, McHugh PR. "Mini-mental state". A practical method for grading the cognitive state of patients for the clinician. J Psychiatr Res. 1975;12(3):189–98. doi: 10.1016/0022-3956(75)90026-6
  20. Sharma T, Antonova L. Cognitive function in schizophrenia: Deficits, functional consequences, and future treatment. Psychiatr Clin North Am. 2003;26(1):25–40. doi: 10.1016/s0193-953x(02)00084-9
  21. Bozikas VP, Kosmidis MH, Gamvrula K, et al. Clock Drawing Test in patients with schizophrenia. Psychiatry Res. 2004;121(3):229–38. doi: 10.1016/j.psychres.2003.07.003
  22. Bozikas VP, Kosmidis MH, Kourtis A, et al. Clock drawing test in institutionalized patients with schizophrenia compared with Alzheimer's disease patients. Schizophr Res. 2003;59(2–3):173–9. doi: 10.1016/s0920-9964(01)00335-8
  23. Kaneda A, Yasui–Furukori N, Umeda T, et al. Comparing the influences of age and disease on distortion in the clock drawing test in Japanese patients with schizophrenia. Am J Geriatr Psychiatry. 2010;18(10):908–16. doi: 10.1097/jgp.0b013e3181ef7a47
  24. Olivares JM, Sermon J, Hemels M, et al. Definitions and drivers of relapse in patients with schizophrenia: a systematic literature review. Ann Gen Psychiatry. 2013;12(1):32. doi: 10.1186/1744-859x-12-32
  25. Bonner–Jackson A, Grossman LS, Harrow M, et al. Neurocognition in schizophrenia: a 20-year multi-follow-up of the course of processing speed and stored knowledge. Compr Psychiatry. 2010;51(5):471–9. doi: 10.1016/j.comppsych.2010. 02.005
  26. Hafner H, Loffler W, Maurer K, et al. Depression, negative symptoms, social stagnation and social decline in the early course of schizophrenia. Acta Psychiatr Scand. 1999;100(2):105–18. doi: 10.1111/j.1600-0447.1999.tb10831.x
  27. Brazo P, Marié RM, Halbecq I, et al. Cognitive patterns in subtypes of schizophrenia. Eur Psychiatry. 2002;17(3):155–62. doi: 10.1016/s0924-9338(02)00648-x
  28. Hardy–Baylé M–C, Sarfati Y, Passerieux C. The cognitive basis of disorganization symptomatology in schizophrenia and its clinical correlates. Schizophr Bull. 2003;29(3):459–71. doi: 10.1093/oxfordjournals.schbul.a007019
  29. Seaton BE, Goldstein G, Allen DN. Sources of heterogeneity in schizophrenia: the role of neuropsychological functioning. Neuropsychol Rev. 2001;11(1):45–67. doi: 10.1023/a:1009013718684
  30. Allen DN, Goldstein G, Warnick E. A consideration of neuro-psychologically normal schizophrenia. J Int Neuropsychol Soc. 2003; 9(1):56–63. doi: 10.1017/s135561770391006x
  31. Goldstein G. Application of Cluster Analysis to Investigate Neuropsychological Heterogeneity in Psychiatric and Neurological Patients. In: Allen D, Goldstein G, editors. Cluster Analysis in Neuropsychological Research. Springer, N.–Y.; 2013. P. 37–70. doi: 10.1007/978-1-4614-6744-1_3
  32. Abi-Dargham A, Moore H. Prefrontal DA transmission at D1 receptors and the pathology of schizophrenia. Neuroscientist. 2003; 9(5):404–16. doi: 10.1177/1073858403252674
  33. Tuppurainen H, Kuikka J, Viinamäki H, et al. Extrastriatal dopamine D 2/3 receptor density and distribution in drug-naive schizophrenic patients. Mol Psychiatry. 2003;8(4):453–5. doi: 10.1038/sj.mp.4001334
  34. Gross G, Huber G. Psychopathology of schizophrenia and brain imaging. Fortschr Neurol Psychiatr. 2008;76(Suppl 1):S49–56. (In German). doi: 10.1055/s-2008-1038152
  35. Zierhut KC, Schulte–Kemna A, Kaufmann J, et al. Distinct structural alterations independently contributing to working memory deficits and symptomatology in paranoid schizophrenia. Cortex. 2013;49(4):1063–72. doi: 10.1016/j.cortex.2012.08.027
  36. Nenadic I, Sauer H, Gaser C. Distinct pattern of brain structural deficits in subsyndromes of schizophrenia delineated by psychopathology. NeuroImage. 2010;49(2):1153–60. doi: 10.1016/j.neuroimage.2009.10.014
  37. Désaméricq G, Schurhoff F, Meary A, et al. Long-term neuro-cognitive effects of antipsychotics in schizophrenia: a network meta-analysis. Eur J Clin Pharmacol. 2014;70(2):127–34. doi: 10.1007/s00228-013-1600-y

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Comparison between three clinical subtypes of schizophrenia with control group: оn CDT (a, p = 0.004), MMSE (b, p < 0.001), PANSS score (с, p = 0.9), BPRS score (d, p = 0.08).

Download (146KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Representative Examples of CDT by Patients with Schizophrenia: (a) patients with disorganised schizophrenia, Sunderland’s Score — 3; (b) patients with Paranoid schizophrenia, Sunderland’s Score — 5; (c) patients with undifferentiated schizophrenia, Sunderland’s Score — 9; (d) patients with undifferentiated schizophrenia, Sunderland’s Score — 10.

Download (172KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2025 Eco-Vector


 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».