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Enregistrement W1864634139 · doi:10.3109/15622975.2015.1050061

Consensus paper of the WFSBP Task Force on Biological Markers: Criteria for biomarkers and endophenotypes of schizophrenia part I: Neurophysiology

2015· review· en· W1864634139 sur OpenAlexafffund
Florence Thibaut, Nash N. Boutros, Marek Jarema, Bob Oranje, Alkomiet Hasan, Zafiris Jeffrey Daskalakis, Adam Wichniak, Andrea Schmitt, Peter Riederer, Peter Falkai

Notice bibliographique

RevueThe World Journal of Biological Psychiatry · 2015
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCentre for Addiction and Mental Health FoundationServierCentre for Addiction and Mental HealthCampbell Institute
Mots-clésEndophenotypeMagnetoencephalographyElectroencephalographyNeurosciencePsychologySchizophrenia (object-oriented programming)Transcranial magnetic stimulationNeurophysiologyClinical neurophysiologyPsychosisSmooth pursuitMismatch negativityEye movementPsychiatryStimulationCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The neurophysiological components that have been proposed as biomarkers or as endophenotypes for schizophrenia can be measured through electroencephalography (EEG) and magnetoencephalography (MEG), transcranial magnetic stimulation (TMS), polysomnography (PSG), registration of event-related potentials (ERPs), assessment of smooth pursuit eye movements (SPEM) and antisaccade paradigms. Most of them demonstrate deficits in schizophrenia, show at least moderate stability over time and do not depend on clinical status, which means that they fulfil the criteria as valid endophenotypes for genetic studies. Deficits in cortical inhibition and plasticity measured using non-invasive brain stimulation techniques seem promising markers of outcome and prognosis. However the utility of these markers as biomarkers for predicting conversion to psychosis, response to treatments, or for tracking disease progression needs to be further studied.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,006

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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