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Enregistrement W2599999445 · doi:10.1093/schbul/sbx021.111

72. Behavioral and Neurobiological Correlates of Attention in Schizophrenia in a Virtual Environment

2017· article· en· W2599999445 sur OpenAlexaff
Ishraq Siddiqui, Sarah Saperia, Susana Da Silva, Eliyas Jeffay, Jon Pipitone, Joseph D. Viviano, John A. Zawadzki, Albert H.C. Wong, Gagan Fervaha, Ofer Agid, Konstantine K. Zakzanis, Gary Remington, Aristotle N. Voineskos, George Foussias

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyFractional anisotropyCognitionNeurocognitiveSchizophrenia (object-oriented programming)Effects of sleep deprivation on cognitive performanceDiffusion MRICognitive psychologyAudiologyNeurosciencePsychiatryMedicineMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Deficits in attention are an enduring feature of schizophrenia that deters cognitive capacity and ultimately functional outcome. Existing tasks of attention are typically abstract, with limited relevance to everyday life. We evaluated attention in a virtual factory setting, where participants act as quality inspectors to identify defective objects on moving conveyor belts. Further, to examine the neurobiological underpinnings of attention in this simulated real-world setting, we evaluated associations between task performance and structural brain connectivity using diffusion tensor imaging (DTI). Methods: The virtual tasks consist of trials evaluating Selective Attention (SA, focusing on relevant stimuli amidst distracters), Divided Attention (DA, responding simultaneously to multiple demands), and Attentional Shift (ASh, shifting attention while avoiding distractions). In a behavioural validation phase, 50 schizophrenia patients (SZ) and 55 healthy controls (HC) completed the tasks and underwent clinical and cognitive characterization. A subsample of 20 SZ and 19 HC participants underwent DTI. Fractional anisotropy (FA) and mean diffusivity (MD) were computed using probabilistic white matter tractography of frontostriatal circuits implicated in attention and cognition. Results: SZ participants performed worse than HCs on DA (Mann-Whitney U = 662.5, Z = −4.58, P < .001) and ASh (U = 560.0, Z = −5.24, P < .001), but did not differ in SA. Within the SZ group, performance on all tasks correlated with the Trail Making Test (TMT) A (Spearman’s |ρ| = 0.33–0.48, P ≤ .02), DA and ASh performance correlated with the TMT B (|ρ| = 0.33–0.46, P ≤ .02), and ASh performance correlated with cognition (ρ = 0.32, P = .03) and motivation (ρ = 0.36, P = .01). In the DTI subsample, performance on all tasks correlated with reduced MD from right caudate to orbitofrontal cortex (OFC) (|ρ| = 0.34–0.40, P ≤ .04), and ASh performance correlated with MD from right caudate to dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) (ρ = −0.53, P = .001) and from left putamen to OFC (ρ = −0.36, P = .03). MD of the right caudate-DLPFC tract was also associated with ASh performance in SZ (ρ = −0.49, P = .04). Conclusion: The virtual tasks appear to be a valid means of evaluating attention, and may assess unique aspects of attention not captured by standard measures. Deficits in DA and ASh were particularly evident in SZ participants, and the latter seems associated with deficiencies in cognition and motivation that are central to the illness. The DTI findings suggest that frontostriatal circuitry may be shared across aspects of attention, but not entirely, and that deficits in ASh especially may be prominently linked with specific white matter tracts in SZ.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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