Interaction of Background Noise and Auditory Hallucinations on Phonemic Mismatch Negativity (MMN) and P3a Processing in Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Auditory hallucinations (AHs) are among the cardinal symptoms of schizophrenia (SZ). During the presence of AHs aberrant activity of auditory cortices have been observed, including hyperactivation during AHs alone and hypoactivation when AHs are accompanied by a concurrent external auditory competitor. Mismatch negativity (MMN) and P3a are common ERPs of interest within the study of SZ as they are robustly reduced in the chronic phase of the illness. The present study aimed to explore whether background noise altered the auditory MMN and P3a in those with SZ and treatment-resistant AHs. METHODS: MMN and P3a were assessed in 12 hallucinating patients (HPs), 11 non-hallucinating patients (NPs) and 9 healthy controls (HCs) within an auditory oddball paradigm. Standard (P = 0.85) and deviant (P = 0.15) stimuli were presented during three noise conditions: silence (SL), traffic noise (TN), and wide-band white noise (WN). RESULTS: HPs showed significantly greater deficits in MMN amplitude relative to NPs in all background noise conditions, though predominantly at central electrodes. Conversely, both NPs and HPs exhibited significant deficits in P3a amplitude relative to HCs under the SL condition only. SIGNIFICANCE: These findings suggest that the presence of AHs may specifically impair the MMN, while the P3a appears to be more generally impaired in SZ. That MMN amplitudes are specifically reduced for HPs during background noise conditions suggests HPs may have a harder time detecting changes in phonemic sounds during situations with external traffic or "real-world" noise compared to NPs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».