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Enregistrement W3175958631 · doi:10.1192/bjo.2021.151

Beta-frequency electrophysiological bursts: BOLD correlates and relationships with psychotic illness

2021· article· en· W3175958631 sur OpenAlexaff
Paul M. Briley, Elizabeth B. Liddle, Karen J. Mullinger, Molly Simmonite, Lena Palaniyappan, Richard Bowtell, Tom White, Marije Jansen, Vijender Balain

Notice bibliographique

RevueBJPsych Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectroencephalographyPsychologyNeuroscienceFunctional magnetic resonance imagingBeta RhythmSchizophrenia (object-oriented programming)ElectrophysiologyBETA (programming language)Brain activity and meditationPsychosisFunctional imagingAudiologyPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims To identify the BOLD (blood oxygenation level dependent) correlates of bursts of beta frequency band electrophysiological activity, and to compare BOLD responses between healthy controls and patients with psychotic illness. The post movement beta rebound (PMBR) is a transient increase in power in the beta frequency band (13-30 Hz), recorded with methods such as electroencephalography (EEG), following the completion of a movement. PMBR size is reduced in patients with schizophrenia and inversely correlated with severity of illness. PMBR size is inversely correlated with measures of schizotypy in non-clinical groups. Therefore, beta-band activity may reflect a fundamental neural process whose disruption plays an important role in the pathophysiology of schizophrenia. Recent work has found that changes in beta power reflect changes in the probability-of-occurrence of transient bursts of beta-frequency activity. Understanding the generators of beta bursts could help unravel the pathophysiology of psychotic illness and thus identify novel treatment targets. Method EEG data were recorded simultaneously with BOLD data measured with 3T functional magnetic resonance imaging (fMRI), whilst participants performed an n-back working memory task. We included seventy-eight participants – 32 patients with schizophrenia, 16 with bipolar disorder and 30 healthy controls. Beta bursts were identified in the EEG data using a thresholding method and burst timings were used as markers in an event-related fMRI design convolved with a conventional haemodynamic response function. A region of interest analysis compared beta-event-related BOLD activity between patients and controls. Result Beta bursts phasically activated brain regions implicated in coding task-relevant content (specifically, regions involved in the phonological representation of letter stimuli, as well as areas representing motor responses). Further, bursts were associated with suppression of tonically-active regions. In the EEG, PMBR was greater in controls than patients, and, in patients, PMBR size was positively correlated with Global Assessment of Functioning scores, and negatively correlated with persisting symptoms of disorganisation and performance on a digit symbol substition test. Despite this, patients showed greater, more extensive, burst-related BOLD activation than controls. Conclusion Our findings are consistent with a recent model in which beta bursts serve to reactivate latently-maintained, task-relevant, sensorimotor information. The increased BOLD response associated with bursts in patients, despite reduced PMBR, could reflect inefficiency of burst-mediated cortical synchrony, or it may suggest that the sensorimotor information reactivated by beta bursts is less precisely specified in psychosis. We propose that dysfunction of the mechanisms by which beta bursts reactivate task-relevant content can manifest as disorganisation and working memory deficits, and may contribute to persisting symptoms and impairment in psychosis.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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