The Structural Neural Substrates of Persistent Negative Symptoms in First-Episode of Non-Affective Psychosis: A Voxel-Based Morphometry Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: An important subset of patients with schizophrenia present clinically significant persistent negative symptoms (PNS). Identifying the neural substrates of PNS could help improve our understanding and treatment of these symptoms. METHODS: This study included 64 non-affective first-episode of psychosis (FEP) patients and 60 healthy controls; 16 patients displayed PNS (i.e., at least one primary negative symptom at moderate or worse severity sustained for at least six consecutive months). Using voxel-based morphometry (VBM), we explored for gray matter differences between PNS and non-PNS patients; patient groups were also compared to controls. All comparisons were performed at p < 0.05, corrected for multiple comparisons. RESULTS: PNS patients had smaller gray matter in the right frontal medial-orbital gyrus (extending into the inferior frontal gyrus) and right parahippocampal gyrus (extending into the fusiform gyrus) compared to non-PNS patients. Compared to controls, PNS patients had smaller gray matter in the right parahippocampal gyrus (extending into the fusiform gyrus and superior temporal gyrus); non-PNS patients showed no significant differences to controls. CONCLUSION: Neural substrates of PNS are evident in FEP patients. A better understanding of the neural etiology of PNS may encourage the search for new medications and/or alternative treatments to better help those affected.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».