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Enregistrement W2938997482 · doi:10.1093/schbul/sbz019.332

T52. ABERRANT SENSORY PRECISION IN FIRST-EPISODE PSYCHOSIS: A 7-TESLA RESTING-STATE FMRI AND STROOP-TASK STUDY

2019· article· en· W2938997482 sur OpenAlexaff
Roberto Limongi, Peter Jeon, Kara Dempster, Michael Mackinley, Jean Théberge, Lena Palaniyappan

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyFunctional magnetic resonance imagingSalience (neuroscience)Stroop effectPsychosisResting state fMRIBayesian probabilityVoxelNeuroscienceCognitive psychologyCognitionAudiologyArtificial intelligenceComputer scienceMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Predictive coding and active inference framework states that subjects with psychotic disorders overly ascribe confidence (precision) to both sensory information and prior beliefs, leading to delusions and hallucinations. When considered in terms of brain connectivity, we predict that this computational aberrance should map onto strong forward and backward connections between sensory and higher cortical areas, in particular the anterior insula —deemed to be a critical node in the salience network. We tested this prediction in untreated, acute first-episode-psychosis (FEP) using both cognitive and neurophysiological data. Twenty FEP and 20 healthy control (HC) subjects (matched on age and gender) performed the Stroop task and were subsequently scanned during task-free state with ultra-high-field (7 Tesla) functional magnetic resonance imaging. From a theory-driven modeling perspective, we fit hierarchical (Bayesian) drift-diffusion models (HDDM) to the distributions of reaction time and accuracy data and spectral dynamic causal models (DCM) to the fMRI data. Three competing HDDM tested the hypotheses that group differences in behavioral data would be accounted for aberrant prior precision (H1, mapped onto the starting point parameter), aberrant sensory precision (H2, mapped onto the drift-rate parameter), or both aberrant prior precision and aberrant prior beliefs (H3, mapped onto the starting point and drift-rate parameters). With DCM, we evaluated the differences in parameter estimates (β) of effective connections (i.e., causal influence) between the right inferior occipital gyrus (rIOG) and the right anterior insula (rAI). Specifically, we performed Bayesian parameter averaging at a group level and a matched analysis (Bayesian estimations of differences in means) at a subject level to evaluate whether FEP subjects would show stronger forward rIOG → rAI (indexing aberrant sensory precision) and stronger backward rAI → rIOG connections (indexing aberrant prior beliefs) than HC subjects. In the Stroop task, FEP performed less accurately (posterior proportion, PP, of the most credible values of difference in means, PP = .97 and more slowly, PP = 1.0) than HC. The HDDM representing prior and sensory precision (H3) accounted for this difference, FEP showed larger prior precision (PP = 0.93) and lower sensory precision (PP = 1.0) than HC. The spectral DCM showed that the influence from the sensory area to the insula (rIOG → rAI) was negative (implying an attenuation) in both groups during resting state (βHC = -0.29, βFEP = -0.13; PP =1). However, FEP showed less sensory attenuation than HC (PP = 0.95). Furthermore, in both groups the insular cortex positively influenced the sensory area, indicating a facilitatory effect (rAI → rIOG, βHC = 0.3, βFEP = 0.12; PP =1). However, this effect was weaker in FEP than in HC (PP = 0.98). We have demonstrated that low sensory attenuation in subjects with psychosis is associated with strong forward connections from sensory to higher cortical areas. Contrary to our expectation, we observed a reduction, rather than a compensatory increase in backward connectivity. However, aberrant prior precision during the Stroop task suggests the hypothesis that strong backward connections could be context-dependent, elicited in highly uncertain situations (e.g., during the resolution of incongruent stimuli in task fMRI) –which is congruent with our previous findings. Mapping a neurocomputational construct (aberrant sensory precision) onto visual-insular effective connectivity provides empirical support to disrupted hierarchical information processing in early stages of psychosis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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