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Enregistrement W2940443917 · doi:10.1093/schbul/sbz022.077

19.3 CAN WE IMPROVE RELATIONAL MEMORY IN SCHIZOPHRENIA AND IF SO, WHAT IS THE IMPACT ON NEURAL ACTIVITY?

2019· article· en· W2940443917 sur OpenAlexaff
Martín Lepage, Synthia Guimond

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensDouglas Mental Health University InstituteMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)PsychologyCognitive psychologyComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Semantic information significantly contributes to the organization of relational memory. It is now well-established that people with schizophrenia do not spontaneously self-initiate strategies that use such semantic information to form relational memory. Multiple evidence suggests this deficit may relate in part with the contribution of the dorsolateral prefrontal cortex to relational memory. For instance, in a previous functional magnetic resonance imaging (fMRI) study, we observed decreased brain activity in the left DLPFC in a group of participants with schizophrenia during a memory task involving elaborative semantic encoding. To remediate this selective memory deficit, we have developed a brief cognitive training for people with schizophrenia, named the Strategy for Semantic Association Memory (SESAME), which led to significant relational memory performance improvement. Here, we investigated the neural correlates underlying such memory improvements. Fifteen schizophrenia patients with deficits in self-initiation of semantic encoding strategies received two 60-minute SESAME training sessions. Memory performance and brain activity during a relational memory task were measured pre- and post- training using fMRI. In addition, we also investigated if structural preservation measured by the cortical thickness of the DLPFC as assessed prior to the intervention, predicted memory improvement post-training. SESAME memory training led to significant improvements in memory performance that were associated with increased activity in the left DLPFC, during a task in which patients had the opportunity to self-initiate semantic encoding strategies. Furthermore, patients with greater cortical reserve, as defined by cortical thickness measurement in the same left DLPFC area, significantly exhibited stronger memory improvement. Our findings provide evidence of neural malleability in the left DLPFC in schizophrenia using cognitive strategies training. Moreover, the brain-behavioral changes observed in schizophrenia provide hope that relational memory performance can be improved with a brief cognitive intervention. In the future, we aim to test the clinical efficacy of this training as part of a larger randomized controlled trial, and to develop complementary training focusing on other strategies (e.g. unitization) that could help improving relational memory in people 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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
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Résumé présentoui

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