Voxel-wise meta-analysis of fMRI studies in patients at clinical high risk for psychosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reliable neurofunctional markers of increased vulnerability to psychosis are needed to improve the predictive value of psychosis risk syndrome and inform preventive interventions. METHODS: I performed a signed differential mapping (SDM) voxel-wise meta-analysis of functional magnetic resonance imaging (fMRI) studies of patients at clinical high risk for psychosis. RESULTS: Ten studies were included in the analysis. Compared with controls, high-risk patients showed reduced neural activation in the left inferior frontal gyrus (Brodmann area [BA] 9) and in a cluster spanning the bilateral medial frontal gyrus (BA 8,6), bilateral superior frontal gyrus (BA 8,6)and the left anterior cingulate (BA 32). There was no publication bias. Heterogeneity across studies was low. Sensitivity analysis confirmed the robustness of the findings. LIMITATIONS: The cross-sectional nature of the included studies prevented the comparison of high-risk patients who later experienced a psychotic episode with those who did not. Other caveats are reflected in methodologic heterogeneity across tasks employed by different individual imaging studies. CONCLUSION: Reduced neurofunctional activation in prefrontal regions may represent a neurophysiologic correlate of increased vulnerability to psychosis.
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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 | 0,012 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».