Functional connectivity abnormalities of the long-axis hippocampal subregions in schizophrenia during episodic memory
Notice bibliographique
Résumé
Past evidence suggests that hippocampal subregions, namely the anterior and posterior parts, may be engaged in distinct networks underlying the memory functions which may be altered in patients with schizophrenia. However, of the very few studies that have investigated the hippocampal longitudinal axis subdivisions functional connectivity in patients with schizophrenia, the majority was based on resting-state data, and yet, none aimed to examine these during an episodic memory task. A total of 41 patients with schizophrenia and 45 healthy controls were recruited for a magnetic resonance imaging protocol in which they performed an explicit memory task. Seed-based functional connectivity analysis was employed to assess connectivity abnormalities between hippocampal subregions and voxel-wise connectivity targets in patients with schizophrenia. We observed a significantly reduced connectivity between the posterior hippocampus and regions from the default mode network, but increased connectivity with the primary visual cortex, in patients with schizophrenia compared to healthy subjects. Increased connectivity between the anterior hippocampus and anterior temporal regions also characterized patients with schizophrenia. In the current study, we provided evidence and support for studying hippocampal subdivisions along the longitudinal axis in schizophrenia. Our results suggest that the abnormalities in hippocampal subregions functional connectivity reflect deficits in episodic memory that may be implicated in the pathophysiology of schizophrenia.
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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 | 0,000 |
| 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 ».