Functional Neuroimaging Predictors of Self-Reported Psychotic Symptoms in Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study investigated the neural correlates of psychotic-like experiences in youths during tasks involving inhibitory control, reward anticipation, and emotion processing. A secondary aim was to test whether these neurofunctional correlates of risk were predictive of psychotic symptoms 2 years later. METHOD: Functional imaging responses to three paradigms-the stop-signal, monetary incentive delay, and faces tasks-were collected in youths at age 14, as part of the IMAGEN study. At baseline, youths from London and Dublin sites were assessed on psychotic-like experiences, and those reporting significant experiences were compared with matched control subjects. Significant brain activity differences between the groups were used to predict, with cross-validation, the presence of psychotic symptoms in the context of mood fluctuation at age 16, assessed in the full sample. These prediction analyses were conducted with the London-Dublin subsample (N=246) and the full sample (N=1,196). RESULTS: Relative to control subjects, youths reporting psychotic-like experiences showed increased hippocampus/amygdala activity during processing of neutral faces and reduced dorsolateral prefrontal activity during failed inhibition. The most prominent regional difference for classifying 16-year-olds with mood fluctuation and psychotic symptoms relative to the control groups (those with mood fluctuations but no psychotic symptoms and those with no mood symptoms) was hyperactivation of the hippocampus/amygdala, when controlling for baseline psychotic-like experiences and cannabis use. CONCLUSIONS: The results stress the importance of the limbic network's increased response to neutral facial stimuli as a marker of the extended psychosis phenotype. These findings might help to guide early intervention strategies for at-risk youths.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».