Neurocognition and neuroimaging of persistent negative symptoms of schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Negative symptoms have been a conundrum to researchers and clinicians alike since having first been identified by Bleuler and Kraepelin. The term 'negative symptoms' has been scrutinized with regards to what it encompasses. Negative symptomatology has been categorized into distinct subdomains, including primary symptoms, secondary symptoms, deficit syndrome and, more recently, persistent negative symptoms (PNS). Although there have been some theories put forward with regards to negative symptoms, there are still discordant findings regarding PNS. Thus, this article aimed to review the structural, functional and cognitive correlates of PNS in an attempt to better understand these specific negative symptoms in schizophrenia. According to the reviewed literature, deficit syndrome appears to have similar neurocognitive and structural deficits as PNS; however, some minor distinctions may suggest that PNS are a separate subtype of negative symptoms. White matter decrements in the frontal lobe and gray matter reductions in the temporal lobe may be related more specifically to PNS. Furthermore, unlike deficit syndrome, structural abnormalities in the frontal and temporal lobe also appear to be related to PNS in patients with first-episode schizophrenia. Cognitive domains, such as memory, are impaired and appear to be predominantly related to PNS. Hence, PNS do appear to have neuroimaging and neurocognitive correlates and warrant further research.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».