Are Anticorrelated Networks in the Brain Relevant to Schizophrenia?
Notice bibliographique
Résumé
Most models of schizophrenia are based on basal ganglia-thalamocortical (BGTC) neuronal circuits or brain structures that project to them. Two new neuronal networks have been described which include many of the brain regions associated with BGTC neuronal circuits. These networks have been characterized with a new brain-imaging technique based on low-frequency fluctuations of the blood oxygen level-dependent (BOLD) signal. The new network associated with attention-demanding tasks is referred to as the task-related network and the network associated with stimulus-independent thought during the resting state is referred to as the default network. The 2 networks have been proposed to be negatively correlated or anticorrelated. This article critically reviews the rationale for these anticorrelated networks, the technique with which they are characterized, and preliminary findings in schizophrenia and other neuropsychiatric disorders. Regions associated with the default network overlap with regions important in motivation and are activated by memory retrieval, auditory hallucinations, and ketamine. Task-related networks are necessary for performance of neurocognitive tasks on which schizophrenic patients often perform poorly. It is concluded that anticorrelated networks can be viewed as complementary ways of understanding self-monitoring and task performance which extend present models of schizophrenia based on BGTC circuits. However, there are some limitations with regard the present understanding of brain structures involved in self-monitoring and the lack of asymmetry in the network which may mediate stimulus-independent thought. Further investigations of the default network assessed by low-frequency fluctuations in the BOLD signal seem warranted.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».