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Enregistrement W3047657382 · doi:10.3389/fpsyt.2020.00795

Neurophysiological Biomarkers in Schizophrenia—P50, Mismatch Negativity, and TMS-EMG and TMS-EEG

2020· review· en· W3047657382 sur OpenAlexafffund
Helena K. Kim, Daniel M. Blumberger, Zafiris J. Daskalakis

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2020
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchCentre for Addiction and Mental Health FoundationFondation Brain Canada
Mots-clésElectroencephalographyMismatch negativityTranscranial magnetic stimulationSchizophrenia (object-oriented programming)PsychologyNeurophysiologyNeuroscienceMedicineAudiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Impaired early auditory processing is a well characterized finding in schizophrenia that is theorized to contribute to clinical symptoms, cognitive impairment and social dysfunction in patients. Two neurophysiological measures of early auditory processing, P50 gating (“P50”) and mismatch negativity (MMN), which measure sensory gating and detection of change in auditory stimuli, respectively, are consistently shown to be impaired in patients with schizophrenia. Transcranial magnetic stimulation (TMS) may also be a potential method by which sensory processing can be assessed, since TMS paradigms can be used to measure GABAB-mediated cortical inhibition that is linked with sensory gating. In this review, we examine the potential of P50, MMN and two TMS paradigms, cortical silent period (CSP) and long-interval intracortical inhibition (LICI), as endophenotypes as well as their ability to be used as predictive markers for interventions targeted at cognitive and psychosocial functioning. Studies consistently support a link between MMN, P50 and cognitive dysfunction, with robust evidence for a link between MMN and psychosocial functioning in schizophrenia as well. Importantly, studies have demonstrated that MMN can be used to predict performance in social and cognitive training tasks. A growing body of studies also support the potential of MMN to be used as an endophenotype, and future studies are needed to determine if MMN can be used as an endophenotype specifically in schizophrenia. P50, however, has weaker evidence supporting its use as an endophenotype. While CSP and LICI are not as extensively investigated, growing evidence is supporting their potential to be used as an endophenotype in schizophrenia. Future studies that assess the ability of P50, MMN and TMS neurophysiological measures to predict performance in cognitive and social training programs may identify markers that inform clinical decisions in the treatment of neurocognitive impairments in 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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