Diminished error-related negativity and error positivity in children and adults with externalizing problems and disorders: a meta-analysis on error processing
Notice bibliographique
Résumé
Background: Deficits in error processing are reflected in an inability of people with externalizing problems to adjust their problem behaviour. The present study contains 2 meta-analyses, testing whether error processing — indexed by the event-related potentials error-related negativity (ERN) and error positivity (Pe) — is reduced in children and adults with externalizing problems and disorders compared to healthy controls. Methods: We conducted a systematic search in PubMed (1980 to December 2018), PsycInfo (1980 to December 2018) and Scopus (1970 to December 2018), identifying 328 studies. We included studies that measured error processing using the Eriksen flanker task, the go/no-go task or the stop-signal task in healthy controls and in adults or children with clearly described externalizing behavioural problems (e.g., aggression) or a clinical diagnosis on the externalizing spectrum (e.g., addiction). Results: Random-effect models (ERN: 23 studies, 1739 participants; Pe: 27 studies, 1456 participants) revealed a reduced ERN amplitude (Hedges’ g = 0.44, 95% confidence interval [CI] 0.29 to 0.58) and a reduced Pe amplitude (Hedges’ g = −0.27, 95% CI −0.44 to −0.09) during error processing in people with externalizing problems or disorders compared to healthy controls. Type of diagnosis, age and the presence of performance feedback or comorbidity did not moderate the results. The employed cognitive task was a moderator for Pe but not for ERN. The go/no-go task generated a greater amplitude difference in Pe than the Eriksen flanker task. Small-sample assessment revealed evidence of publication bias for both event-related potentials. However, a p curve analysis for ERN showed that evidential value was present; for Pe, the p curve analysis was inconclusive. Limitations: The moderators did not explain the potential heterogeneity in most of the analysis, suggesting that other disorder- and patient-related factors affect error processing. Conclusion: Our findings indicate the presence of compromised error processing in externalizing psychopathology, suggesting diminished activation of the prefrontal cortex during performance monitoring.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».