Neural synchrony in patients with a first episode of schizophrenia: tracking relations with grey matter and symptom profile
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although schizophrenia has been characterized by disruptions to neural synchrony, it remains unknown whether these disturbances are related to symptoms and loss of grey matter. We examined relations between 40 Hz Gamma band synchrony and grey matter in patients with schizophrenia at first episode and after 2.5 years. METHODS: From an initial recruitment of 35 medicated patients with a first episode of schizophrenia, 25 patients completed clinical and oddball task-elicited Gamma synchrony within 3 months of health service contact and again after 2.5 years, 23 completed magnetic resonance imaging (MRI) at these time points, and 13 completed all sessions. We compared patients with 35 matched healthy controls. We identified early (0-150 ms) and late (250-500 ms) peaks in Gamma synchrony locked to oddball targets, and we analyzed MRI data using voxel-based morphometry. We evaluated group and test-retest differences using repeated-measures analyses of variance. RESULTS: Compared with controls, at first contact, patients with a first episode of schizophrenia showed a disruption to the laterality of early Gamma synchrony and global reduction in late Gamma synchrony, with a corresponding loss of fronto-temporal-parietal grey matter. Gamma synchrony was increased at follow-up among patients with a first episode of schizophrenia. It related negatively to further loss of grey matter, but positively to improvement in reality distortion symptoms. These relations could not be explained by medication dose. LIMITATIONS: Our study did not include unmedicated patients or normative follow-up testing. CONCLUSION: Gamma synchrony may track the progression of schizophrenia from first episode. An increase in Gamma synchrony over time might reflect an attempt to adapt to a progressive loss of cortical grey matter and associated changes in cognitive and emotional function.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».