Dysfunctional insular connectivity during reward prediction in patients with first-episode psychosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Increasing evidence indicates that psychosis is associated with abnormal reward processing. Imaging studies in patients with first-episode psychosis (FEP) have revealed reduced activity in diverse brain regions, including the ventral striatum, insula and anterior cingulate cortex (ACC), during reward prediction. However, whether these reductions in local brain activity are due to altered connectivity has rarely been explored. Methods: We applied dynamic causal modelling and Bayesian model selection to fMRI data during the Salience Attribution Task to investigate whether patients with FEP showed abnormal modulation of connectivity between the ventral striatum, insula and ACC induced by rewarding cues and whether these changes were related to positive psychotic symptoms and atypical antipsychotic medication. Results: The model including reward-induced modulation of insula–ACC connectivity was the best fitting model in each group. Compared with healthy controls ( n = 19), patients with FEP ( n = 29) revealed reduced right insula–ACC connectivity. After subdividing patients according to current antipsychotic medication, we found that the reduced insula–ACC connectivity relative to healthy controls was observed only in untreated patients ( n = 17), not in patients treated with antipsychotics ( n = 12), and that it correlated negatively with unusual thought content in untreated patients with FEP. Limitations: The modest sample size of untreated patients with FEP was a limitation of our study. Conclusion: This study indicates that insula–ACC connectivity during reward prediction is reduced in untreated patients with FEP and related to the formation of positive psychotic symptoms. Our study further suggests that atypical antipsychotics may reverse connectivity between the insula and the ACC during reward prediction.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».