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Enregistrement W3020372613 · doi:10.1177/1550059420914200

MMN-Indexed Auditory Change Detection in Major Depressive Disorder

2020· article· en· W3020372613 sur OpenAlexafffund
Jenna N. Bissonnette, Ashley M. Francis, Krista M. Hull, Jennifer Leckey, Laura Pimer, Lindsay Berrigan, Derek J. Fisher

Notice bibliographique

RevueClinical EEG and Neuroscience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthoritySt. Francis Xavier UniversityMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesSt. Francis Xavier UniversityMount Saint Vincent University
Mots-clésMismatch negativityAudiologyPsychologyAuditory cortexElectroencephalographyN100Event-related potentialAnxietyNeuroscienceMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In major depressive disorder (MDD), event-related potentials that are involved in auditory cortex function (i.e. N100 and P300) often have greater latencies and decreased amplitudes. The auditory mismatch negativity (MMN) is thought to be produced by generators in the auditory cortex, as well as the frontal lobes. Reports on differences in MMN in those with MDD have been varied. It was hypothesized that the wide range of results in the literature may be due to the use of different deviant types in eliciting the MMN. To attempt and explain these inconsistencies, the current study employed a multifeature MMN paradigm with 5 deviant tone types in community-dwelling participants with a diagnosis of MDD. We found those with MDD had higher MMN amplitudes following tones that deviated in intensity and location, but no difference in MMNs elicted by the other deivants (relative to unaffected controls). Location MMN deviants were negatively correlated with depression severity scores (i.e. larger MMN with greater severity). We also found longer MMN latencies following the pitch deviant. These results suggest the early auditory change detection process is altered in MDD, but only following certain types of auditory stimuli. Potential explanations for these findings, including high levels of anxiety and the influence of tryptophan are explored. Equally, the current report highlights the importance of using various deviant types when examining the MMN in clinical populations.

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)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations33
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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