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Enregistrement W3085239913 · doi:10.1371/journal.pone.0238774

Patients on the psychosis spectrum employ an alternate brain network to engage in complex decision-making

2020· article· en· W3085239913 sur OpenAlexaff
Kanchna Ramchandran, Jess G. Fiedorowicz, Zhaoying Chen, Yilin Bu, Antoine Bechara, Nancy C. Andreasen

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNellie Ball TrustBrain and Behavior Research Foundation
Mots-clésIowa gambling taskFunctional magnetic resonance imagingSalience (neuroscience)PsychologyNeuroimagingNeuroscienceTask-positive networkPsychosisBrain activity and meditationBrain mappingDefault mode networkCognitive psychologyCognitionPsychiatryElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brain reward processing mechanisms that underlie complex decision-making are compromised in psychosis. The goal of this research was to advance our understanding of the underlying (1) neural mechanisms and (2) discrete neuro-economic/motivational processes that may be altered in complex decision-making in euthymic patients on the psychosis spectrum (PPS). Utilizing a functional magnetic resonance neuroimaging (fmri) paradigm of a well-validated laboratory measure of complex decision-making (Iowa Gambling Task-IGT), the brain activation patterns of a target group of PPS were compared to a demographically matched healthy comparison group (HMC). These two groups were also evaluated on real-life decision outcomes on day of scan. PPS primarily activate the Dorsal Attentional Network (DAN) in real-life decision outcomes and in achieving similar levels of performance on the IGT as the HMC, in-spite of dysregulated dopamine-based brain-reward circuit and salience network fmri activation patterns. However, PPS report more significant negative outcomes of their decision-making in real-life, compared to HMC. The differential engagement of brain networks by PPS on the IGT appear to be moderated by antipsychotic, dopamine antagonist, medication lifetime/daily dose levels. These findings may also be mediated by extent of dysregulation in brain reward circuitry and salience network associated with psychosis severity in the target PPS group. This is also evident in case studies of unmedicated PPS. We conclude by suggesting that the brain may adapt to this dysregulation by co-opting the DAN network, which is implicated in the related function of problem-solving, towards complex decision-making. The extent of utilization of the DAN network in complex decision-making may be moderated by psychosis severity.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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)0,0020,000

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,141 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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