Abnormal effective connectivity and psychopathological symptoms in the psychosis high-risk state
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent evidence has revealed abnormal functional connectivity between the frontal and parietal brain regions during working memory processing in patients with schizophrenia and first-episode psychosis. However, it still remains unclear whether abnormal frontoparietal connectivity during working memory processing is already evident in the psychosis high-risk state and whether the connection strengths are related to psychopathological outcomes. METHODS: Healthy controls and antipsychotic-naive individuals with an at-risk mental state (ARMS) performed an n-back working memory task while undergoing functional magnetic resonance imaging. Effective connectivity between frontal and parietal brain regions during working memory processing were characterized using dynamic causal modelling. RESULTS: Our study included 19 controls and 27 individuals with an ARMS. In individuals with an ARMS, we found significantly lower task performances and reduced activity in the right superior parietal lobule and middle frontal gyrus than in controls. Furthermore, the working memory-induced modulation of the connectivity from the right middle frontal gyrus to the right superior parietal lobule was significantly reduced in individuals with an ARMS, while the extent of this connectivity was negatively related to the Brief Psychiatric Rating Scale total score. LIMITATIONS: The modest sample size precludes a meaningful subgroup analysis for participants with a later transition to psychosis. CONCLUSION: This study demonstrates that abnormal frontoparietal connectivity during working memory processing is already evident in individuals with an ARMS and is related to psychiatric symptoms. Thus, our results provide further insight into the pathophysiological mechanisms of the psychosis high-risk state by linking functional brain imaging, computational modelling and psychopathology.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».