MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2101915007 · doi:10.1111/j.1469-8986.2011.01198.x

Electrophysiological evidence for abnormal error monitoring in recurrent major depressive disorder

2011· article· en· W2101915007 sur OpenAlexaff
Elena Georgiadi, Mario Liotti, Neil Nixon, Peter F. Liddle

Notice bibliographique

RevuePsychophysiology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMajor depressive disorderError-related negativityAnterior cingulate cortexDepression (economics)NeuroimagingElectrophysiologyNegativity effectAudiologyNeurosciencePsychiatryCognitionDevelopmental psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous neuroimaging work has identified anterior cingulate cortex (ACC) abnormalities in recurrent major depressive disorder (MDD), implicating a persistent underlying predisposition to depression. Error-monitoring studies in MDD, as indexed by error-related negativity (ERN), have yielded conflicting results, probably because of task differences or confounds in patient samples. ERN patterns were examined in remitted (n=19) and acutely depressed (n=17) patients, classified as a function of illness stage, and their matched controls in a go/no-go task using high-density ERPs. Results showed an abnormally larger ERN (p<.05) in remitted patients, especially in younger cases. Overall, ERN was found to decrease with age across all groups. The findings of increased ERN in remitted depression may implicate an overactive ACC associated with a hypervigilant error-monitoring system. The observed tendency of ERN reduction in a severe depressive state failed to reach statistical significance.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,638
Score d'incertitude au seuil0,777

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations47
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePsychophysiologyMême sujetFunctional Brain Connectivity StudiesTravaux en français237 207