Alteration of Resting Electroencephalography by Acute Caffeine Consumption in Early Phase Psychosis
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with schizophrenia use twice as much caffeine on average when compared to healthy controls. Knowing the high rates of consumption, and the potential negative effects of such, it is important we understand the cortical mechanisms that underlie caffeine use, and the consequences of caffeine use on neural circuits in this population. Using a randomized, placebo controlled, double-blind, repeated measures design, the current study examines caffeine's effects on resting electroencephalography (EEG) power in those who have been recently diagnosed with schizophrenia (SZ) compared to regular-using healthy controls (HC). Correlations between average caffeine consumption, withdrawal symptoms, drug related symptoms and clinical psychosis symptoms were measured and significant correlations with neurophysiological data were examined. Results showed caffeine had no effect on alpha asymmetry in the SZ group, although caffeine produced a more global effect on the reduction of alpha 2 power in the SZ group. Further, those with more positive symptoms were found to have a greater reduction in alpha 2 power following caffeine administration. Caffeine also reduced beta power during eyes closed and eyes open resting in HC, but only during eyes closed resting conditions in the SZ group. These findings provide a descriptive profile of the resting EEG state following caffeine administration in individuals with schizophrenia. The findings ultimately suggest caffeine does not affect alpha or beta power as readily in this population and a higher dose may be needed to achieve the desired effects, which may elucidate motivational factors for high caffeine use.
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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 ».