MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2270526286 · doi:10.1503/jpn.150092

Aberrant network connectivity during error processing in patients with schizophrenia

2016· article· en· W2270526286 sur OpenAlexvenueno aff
Rolf Voegler, Michael P.I. Becker, Alexander Nitsch, Wolfgang H. R. Miltner, Thomas Straube

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychiatry and Neuroscience · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésPsychologyInsulaSchizophrenia (object-oriented programming)NeuroimagingCognitionNeurosciencePrefrontal cortexSalience (neuroscience)Temporoparietal junctionResting state fMRIAudiologyCognitive psychologyPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Neuroimaging methods have pointed to deficits in the interaction of large-scale brain networks in patients with schizophrenia. Abnormal connectivity of the right anterior insula (AI), a central hub of the salience network, is frequently reported and may underlie patients' deficits in adaptive salience processing and cognitive control. While most previous studies used resting state approaches, we examined right AI interactions in a task-based fMRI study. METHODS: Patients with schizophrenia and healthy controls performed an adaptive version of the Eriksen Flanker task that was specifically designed to ensure a comparable number of errors between groups. RESULTS: We included 27 patients with schizophrenia and 27 healthy controls in our study. The between-groups comparison replicated the classic finding of reduced activation in the midcingulate cortex (MCC) in patients with schizophrenia during the commission of errors while controlling for confounding factors, such as task performance and error frequency, which have been neglected in many previous studies. Subsequent psychophysiological interaction analysis revealed aberrant functional connectivity (FC) between the right AI and regions in the inferior frontal gyrus and temporoparietal junction. Additionally, FC between the MCC and the dorsolateral prefrontal cortex was reduced. LIMITATIONS: As we examined a sample of medicated patients, effects of antipsychotic medication may have influenced our results. CONCLUSION: Overall, it appears that schizophrenia is associated with impairment of networks associated with detection of errors, refocusing of attention, superordinate guiding of cognitive control and their respective coordination.

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)0,002
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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)0,0020,000

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 GPT0,243
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations21
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Psychiatry and NeuroscienceMême sujetFunctional Brain Connectivity StudiesTravaux en français237 207