Cognitive insight is associated with cortical thickness in first-episode psychosis
Notice bibliographique
Résumé
Compared to non-clinical subjects, people with psychosis show poor cognitive insight as reflected in low Self-Reflectiveness and high Self-Certainty. Neuroimaging studies have reported that 1) low Self-Reflectiveness is associated with volumetric reductions in ventrolateral prefrontal cortex (VLPFC), 2) higher Self-Certainty is associated with volumetric reductions in hippocampus, and 3) higher Self-Certainty is associated with fractional anisotropy in the fornix, in people with psychosis. The aims of the current study were to expand on this research by 1) performing an exploratory whole-brain cortical thickness analysis of the neural correlates of cognitive insight, to reveal whether regions outside the VLPFC are important for cognitive insight, and 2) to evaluate associations between cognitive insight and subfields of the hippocampus, which are distinct, interacting, and have different functions. We also aimed to replicate previous research documenting associations between cognitive insight and 3) total hippocampal volumes and 4) fornix fractional anisotropy. Fifteen people with a first-episode psychosis completed the Beck Cognitive Insight Scale and provided magnetic resonance and diffusion tensor imaging scans. Cortical thickness and hippocampal volumes were analyzed in FreeSurfer, and fornixfractional anisotropy was analyzed in Diffusion Toolkit/TrackVis. Higher Self-Reflectiveness and lower Self-Certainty significantly associated with thickness and thinness in VLPFC, respectively, as well as thickness and thinness in widespread frontal, parietal and temporal cortices. No associations emerged between Self-Reflectiveness or Self-Certainty and hippocampal total or sub-field volumes, or fornix fractional anisotropy. Results suggest that the neural correlates of cognitive insight involve a network of frontal, temporal and parietal brain regions.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».