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Enregistrement W2127830759 · doi:10.1093/brain/awm307

Reduced error-related activation in two anterior cingulate circuits is related to impaired performance in schizophrenia

2007· article· en· W2127830759 sur OpenAlexaff
Frida E. Polli, Jason J.S. Barton, Katharine N. Thakkar, Douglas N. Greve, Donald Goff, Scott L. Rauch, Dara S. Manoach

Notice bibliographique

RevueBrain · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institutes of HealthNational Institute of Mental HealthNational Alliance for Research on Schizophrenia and Depression
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)Anterior cingulate cortexPsychologyNeuroscienceError-related negativityCognitive psychologyPsychiatryCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To perform well on any challenging task, it is necessary to evaluate your performance so that you can learn from errors. Recent theoretical and experimental work suggests that the neural sequellae of error commission in a dorsal anterior cingulate circuit index a type of contingency- or reinforcement-based learning, while activation in a rostral anterior cingulate circuit reflects appraisal of the affective or motivational significance of errors. Patients with schizophrenia show rigid, perseverative behaviour that is not optimally responsive to outcome. Findings of reduced anterior cingulate cortex (ACC) activity during error commission in schizophrenia suggest that difficulties in evaluating and modifying behaviour in response to errors may contribute to behavioural rigidity. Using event-related functional MRI and an antisaccade paradigm with concurrent monitoring of eye position, the present study examined error-related activation and its relation to task performance in the anatomic components of two ACC circuits that are theorized to make distinct contributions to error processing. Eighteen chronic-medicated schizophrenia patients and 15 healthy controls participated. Compared to controls, patients showed increased antisaccade error rates and decreased error-related activation in the reinforcement learning network--dorsal ACC, striatum and brainstem (possibly substantia nigra)--and also in the affective appraisal network--rostral ACC, insula and amygdala. These reductions remained when the effects of antipsychotic medication dose and error rate were statistically controlled. Activation in these networks was inversely related to error rate in both patient and control groups, but the slope of this relation was shallower in patients (i.e. across participants with schizophrenia, decrements in error rate were associated with smaller decrements in activation). This indicates that the blunted neural response to errors in schizophrenia was not simply a reflection of more frequent errors. Our findings demonstrate a blunted response to error commission that is associated with worse performance in two ACC circuits in schizophrenia. In the dACC circuit, the blunted response may reflect deficient modification of prepotent stimulus-response mappings in response to errors, and in the rACC network it may reflect diminished concern regarding behavioural outcomes. However, despite these deficits and in the absence of external feedback regarding errors, patients corrected their errors as frequently as controls suggesting intact error recognition and ability to institute corrective action. Impairments in evaluating and learning from errors in schizophrenia may contribute to behaviour that is rigid and perseverative rather than optimally guided by outcomes, and may compromise performance across a wide range of tasks.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeObservationnel
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

Citations131
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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