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Enregistrement W2122799162 · doi:10.1093/schbul/sbu132

Imaging-Based Neurochemistry in Schizophrenia: A Systematic Review and Implications for Dysfunctional Long-Term Potentiation

2014· review· en· W2122799162 sur OpenAlexafffund
Bahar Salavati, Tarek K. Rajji, R. H. Price, Y. Sun, Ariel Graff‐Guerrero, Zafiris J. Daskalakis

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNeurochemistryNeuroscienceLong-term potentiationSchizophrenia (object-oriented programming)GlutamatergicNeuroimagingPositron emission tomographyPsychologyPsychosisDopaminergicMedicinePsychiatryNeurologyInternal medicineDopamineGlutamate receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive deficits are commonly observed in patients with schizophrenia. Converging lines of evidence suggest that these deficits are associated with impaired long-term potentiation (LTP). In our systematic review, this hypothesis is evaluated using neuroimaging literature focused on proton magnetic resonance spectroscopy, positron emission tomography, and single-photon emission computed tomography. The review provides evidence for abnormal dopaminergic, GABAergic, and glutamatergic neurotransmission in antipsychotic-naive/free patients with schizophrenia compared with healthy controls. The review concludes with a model illustrating how these abnormalities could lead to impaired LTP in patients with schizophrenia and consequently cognitive deficits.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,307 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations71
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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