MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2103161622 · doi:10.1139/jpn.0214

Cerebral activity associated with auditory verbal hallucinations: a functional magnetic resonance imaging case study

2002· article· en· W2103161622 sur OpenAlexaffvenue
Lahcen Aït Bentaleb, Mario Beauregard, Peter F. Liddle, Émmanuel Stip

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychiatry and Neuroscience · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHallucinations in medical conditions
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCentre Hospitalier de l’Université de MontréalInstitut universitaire en santé mentale de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFunctional magnetic resonance imagingMagnetic resonance imagingAudiologyPsychologyNeuroscienceMedicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among the many theories that have been advanced to explain the mechanism by which auditory verbal hallucinations (AVH) arise, 2 that have received a degree of empirical support are: the hypothesis that AVHs arise from misinterpreted inner speech and the proposal that they arise from aberrant activation of the primary auditory cortex. To test these hypotheses, we were fortunate to be able to study the interesting and rare case of a woman with schizophrenia who experienced continuous AVH which disappeared when she listened to loud external speech. Functional magnetic resonance imaging (fMRI) was used to measure the patient's brain activity in the temporal and inferior frontal regions during the AVHs and while the she was listening to external speech. The brain activity of a matched control subject was also recorded under the same experimental conditions. AVHs were associated with increased metabolic activity in the left primary auditory cortex and the right middle temporal gyrus. Our results suggest a possible interaction between these areas during AVHs and also that the hypotheses of defective internal monitoring and aberrant activation are not mutually exclusive. Potential limitations to the generalization of our results are discussed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations93
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Psychiatry and NeuroscienceMême sujetHallucinations in medical conditionsTravaux en français237 207