Electrophysiological correlates of adaptive control and attentional engagement in patients with first episode schizophrenia and healthy young adults
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study was to investigate the neural dynamics of error processing and post-error adjustments in cognitive control and attention to a cognitive task in schizophrenia. We adopted a time-frequency approach in order to examine activity in the theta and alpha frequency bands as indices of cognitive control and attentional engagement. The results showed that error processing was characterized by increases in theta-band activity, accompanied by decreases in alpha-band activity, in both healthy control participants and participants with schizophrenia. However, both the theta and alpha effects were significantly reduced in participants with schizophrenia. Post-error increases in theta activity were associated with improved accuracy on subsequent trials in control participants but not in participants with schizophrenia. In addition, increases in alpha-band activity were found in the prestimulus period before partial attention lapses, but only for control participants and participants with schizophrenia with relatively low positive symptom severity. These results provide evidence for a deficit in cognitive control mechanisms mediated by midfrontal theta activity in schizophrenia, and suggest a particularly pronounced deficit in patients' ability to engage adaptive control mechanisms following errors. Our results also indicate that partial attention lapses can be indexed in both control participants and participants with schizophrenia by increases in alpha activity, but that in schizophrenia this varies as a function of positive symptom severity. We suggest that disrupted theta-band function represents a key deficit of schizophrenia, whereas disruptions in the alpha band may be the byproduct of atypically regulated attention.
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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 | 0,001 |
| 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 ».