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Enregistrement W2795199094 · doi:10.1093/schbul/sby017.710

F179. NEURAL CORRELATES IN MUSICAL DEFICITS IN SCHIZOPHRENIA

2018· article· en· W2795199094 sur OpenAlexaffabout
Ken Sawada, Sanae Hatada, Ryoshuke Fujito, William G. Honer

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcuate fasciculusSchizophrenia (object-oriented programming)PsychologyFractional anisotropyWhite matterCorpus callosumAudiologyNeuroscienceTractographySuperior longitudinal fasciculusDiffusion MRICardiologyPsychiatryMedicineMagnetic resonance imagingRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several studies have shown that patients with schizophrenia have low musical ability that correlates with poor cognitive functions and severe negative symptoms. Recently, using surface-based analysis, we reported that thinner cortical thickness in the left temporal, parietal, and inferior frontal regions is associated with lower musical ability in schizophrenia. Interestingly, thicker cortical thickness in the left supramarginal region correlates with lower musical ability in controls. Musical deficits such as congenital amusia was shown to contribute to white and grey matter pathophysiology in schizophrenia. We, therefore, sought to investigate diffusion tensor images (DTI) of patients with schizophrenia using an automated probabilistic tractography algorithm. Twenty-two right-handed patients with schizophrenia (12 males and 10 females, mean age = 45.9 years) and 20 right-handed healthy control subjects (13 males and 7 females, mean age = 42.8 years) consented to participate in this study. We measured musical ability, cognitive functions, and clinical assessments using the Montreal Battery for Evaluation of Amusia (MBEA), Brief Assessment of Cognition in Schizophrenia (BACS), and Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS), respectively. We employed automatic probabilistic tractography DTI analysis using TRActs Constrained by UnderLying Anatomy (TRACULA) available in the Freesurfer software for the reconstruction of major tract bundles. Whole-tract diffusion characteristics in patients with schizophrenia and controls were significantly different. Fractional anisotropy (FA) was lower for patients with schizophrenia compared to controls in the left superior longitudinal fasciculus - parietal endings (slfp) (p < 0.001), left cingulum - angular bundle (cab) (p < 0.001), and corpus callosum - forceps minor (fminor) (p < 0.001). We found significant correlation between musical abilities and FA alterations in slfp in both controls and patients with schizophrenia. While lower musical ability corresponds to lower FA in slfp of controls (r = -0.572, p = 0.013), it is associated with higher FA in the slfp of patients with schizophrenia (r = 0.515, p = 0.021). This study shows that TRACULA can be used for the detection of decrements in several DTI tracts including the left slfp, left cab, and fminor in patients with schizophrenia. It revealed that while lower musical ability correlates with lower FA values in the left slfp in controls, it is associated with higher FA values in the same region in patients with schizophrenia. This contradictory finding in controls and patients with schizophrenia with regard to white matter pathology may reflect left supramarginal region malfunction resulting in cortical pathology in patients with schizophrenia. The data suggest that patients with schizophrenia may be more susceptible to changes in cortical thickness in the supramarginal region, and white matter alteration in the left slfp. Further study is needed to confirm the results. The characteristics of grey and white matter in the left parietal region which are relevant to musical ability may provide insight into pathological progression in patients with schizophrenia.

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 seuil0,027

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,238 · 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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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