The arcuate fasciculus network and verbal deficits in psychosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Verbal learning (VL) and fluency (VF) are prominent cognitive deficits in psychosis, of which the precise neuroanatomical contributions are not fully understood. We investigated the arcuate fasciculus (AF) and its associated cortical regions to identify structural abnormalities contributing to these verbal impairments in early stages of psychotic illness. METHODS: Twenty-six individuals with recent-onset psychosis and 27 healthy controls underwent cognitive testing (MATRICS Consensus Cognitive Battery) and structural/diffusion-weighted MRI. Bilaterally, AF anisotropy and cortical thickness, surface area and volume of seven cortical regions were investigated in relation to VL and VF performance in both groups. RESULTS: Reduced right superior temporal gyrus surface area and volume related to better VF in controls. In psychosis, greater right pars opercularis volume and reduced left lateralization of this region related to better VL, while greater right long AF fractional anisotropy and right pars orbitalis volume related to better VF, these findings not present in controls. Psychosis had reduced right pars orbitalis thickness compared to controls. CONCLUSION: Anatomical substrates for normal processing of VL and VF appear altered in recent-onset psychosis. A possible aberrant role of the right hemisphere arcuate fasciculus and fronto-temporal cortical regions in psychosis may contribute to deficits in VL and VF.
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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 | 0,001 | 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 ».