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Enregistrement W1979910704 · doi:10.1503/jpn.110081

Neurophysiological biomarkers support bipolar-spectrum disorders within psychosis cluster

2012· article· en· W1979910704 sur OpenAlexvenueno aff
Manreena Kaur, Robert Battisti, Jim Lagopoulos, Philip B. Ward, Ian B. Hickie, Daniel F. Hermens

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychiatry and Neuroscience · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research Council
Mots-clésMismatch negativityP3aBipolar disorderPsychologySchizophrenia (object-oriented programming)Schizophreniform disorderPsychosisSchizoaffective disorderSchizophrenia spectrumPsychiatryAudiologyPsychosocialClinical psychologyCognitionElectroencephalographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mismatch negativity (MMN) and P3a are event-related potentials that index deviance detection and the orienting response, respectively. We have previously shown that the MMN/P3a complex is impaired in patients with schizophrenia and affective spectrum psychoses, which suggests that it may index a common pathophysiology and argues against the purported specificity in schizophrenia. Further research is warranted to determine whether patients with bipolar-spectrum disorders show similar impairments in these biomarkers. METHODS: We assessed patients aged 15-30 years with early schizophrenia-spectrum disorders (schizophrenia, schizoaffective disorder, schizophreniform disorder), early bipolar-spectrum disorders (bipolar I or II, with and without psychotic features) and healthy, matched controls. We acquired MMN/P3a amplitudes during a 2-tone, auditory paradigm with 8% duration deviants. Clinical, psychosocial and neuro psychological assessments were also undertaken. RESULTS: We included 20 patients with schizophrenia-spectrum disorders, 20 with bipolar-spectrum disorders and 20 controls in our study. Both patient groups showed significantly reduced frontocentral MMN and central P3a amplitudes. The schizophrenia-spectrum group had additional impairments in left temporal MMN and frontal P3a. Both patient groups performed worse than controls across psychosocial and clinical measures; however, only the schizophrenia-spectrum group performed significantly worse than controls for cognitive measures. Correlational analyses between patient groups revealed associations between frontocentral or left temporal MMN and psychiatric symptomatology or quality of life measures. LIMITATIONS: Limitations to our study include the modest sample size and the lack of control with regards to the effects of other (i.e., nonantipsychotic) psychotropic medications. CONCLUSION: Compared with patients in early stages of schizophrenia-spectrum disorders, those in the early stages of bipolar-spectrum disorders are similarly impaired in established biomarkers for schizophrenia. These findings support a shared diathesis model for psychotic and bipolar disorders. Furthermore, MMN/P3a may be a biomarker for a broader pathophysiology that overlaps traditional diagnostic clusters.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil0,749

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations53
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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