Functional Delineation of Prefrontal Networks Underlying Working Memory in Schizophrenia: A Cross-data-set Examination
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Working memory (WM) impairment in schizophrenia substantially impacts functional outcome. Although the dorsolateral pFC has been implicated in such impairment, a more comprehensive examination of brain networks comprising pFC is warranted. The present research used a whole-brain, multi-experiment analysis to delineate task-related networks comprising pFC. Activity was examined in schizophrenia patients across a variety of cognitive demands. METHODS: One hundred schizophrenia patients and 102 healthy controls completed one of four fMRI tasks: a Sternberg verbal WM task, a visuospatial WM task, a Stroop set-switching task, and a thought generation task (TGT). Task-related networks were identified using multi-experiment constrained PCA for fMRI. Effects of task conditions and group differences were examined using mixed-model ANOVA on the task-related time series. Correlations between task performance and network engagement were also performed. RESULTS: Four spatially and temporally distinct networks with pFC activation emerged and were postulated to subserve (1) internal attention, (2) auditory-motor attention, (3) motor responses, and (4) task energizing. The "energizing" network-engaged during WM encoding and diminished in patients-exhibited consistent trend relationships with WM capacity across different data sets. The dorsolateral-prefrontal-cortex-dominated "internal attention" network exhibited some evidence of hypoactivity in patients, but was not correlated with WM performance. CONCLUSIONS: Multi-experiment analysis allowed delineation of task-related, pFC-anchored networks across different cognitive constructs. Given the results with respect to the early-responding "energizing" network, WM deficits in schizophrenia may arise from disruption in the "energization" process described by Donald Stuss' model of pFC functions.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».