Deficits in automatically detecting changes in conjunction of auditory features in patients with schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Disturbances in processing simple acoustic changes in a stream of stimuli have been widely reported in patients with schizophrenia, but little is know about auditory feature conjunction in these individuals. This study was designed to examine the extent to which patients with schizophrenia automatically process changes in conjunction of auditory features by using event-related brain potentials. Seventeen patients and 17 age-matched controls were presented with frequent low pitch tones at 45 degrees to the left of center and frequent high pitch tones at 45 degrees to the right of center while performing a continuous visual serial-choice reaction time task. The sequence of auditory stimuli included rare conjunction-deviants comprised of a different combination of features (e.g., low pitch tone at 45 degrees right) and double-deviant tones that differed from the standard tones in both pitch and location (i.e., middle pitch at 0 degrees azimuth). Conjunction-deviant stimuli elicited an MMN wave that was maximum at frontocentral sites. Compared with controls, the MMN to conjunction-deviant was reduced in patients and was more centrally distributed. Double-deviant sounds generated a biphasic MMN followed by a P3a wave at central sites. Both MMN and P3a were reduced in patients compared with controls. These results show that patients with schizophrenia have difficulty in automatically detecting changes in a combination of auditory features as well as orienting to what "normally" would be considered salient by healthy individuals.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».