Does temporal irregularity drive prediction failure in schizophrenia? temporal modelling of ERPs
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Notice bibliographique
Résumé
Schizophrenia subjects often suffer from a failure to properly predict incoming inputs; most notably, some patients exhibit impaired prediction of the sensory consequences of their own actions. The mechanisms underlying this deficit remain unclear, though. One possible mechanism could consist in aberrant predictive processing, as schizophrenic patients show relatively less attenuated neuronal activity to self-produced tones, than healthy controls. Here, we tested the hypothesis that this aberrant predictive mechanism would manifest itself in the temporal irregularity of neuronal signals. For that purpose, we here introduce an event-related potential (ERP) study model analysis that consists of an EEG real-time model equation, eeg(t) and a frequency Laplace transformed Transfer Function (TF) equation, eeg(s). Combining circuit analysis with control and cable theory, we estimate the temporal model representations of auditory ERPs to reveal neural mechanisms that make predictions about self-generated sensations. We use data from 49 schizophrenic patients (SZ) and 32 healthy control (HC) subjects in an auditory 'prediction' paradigm; i.e., who either pressed a button to deliver a sound tone (epoch a), or just heard the tone without button press (epoch b). Our results show significantly higher degrees of temporal irregularity or imprecision between different trials of the ERP from the Cz electrode (N100, P200) in SZ compared to HC (Levene's test, p < 0.0001) as indexed by altered latency, lower similarity/correlation of single trial time courses (using dynamic time warping), and longer settling times to reach steady state in the intertrial interval. Using machine learning, SZ vs HC could be highly accurately classified (92%) based on the temporal parameters of their ERPs' TF models, using as features the poles of the TF rational functions. Together, our findings show temporal irregularity or imprecision between single trials to be abnormally increased in SZ. This may indicate a general impairment of SZ, related to precisely predicting the sensory consequences of one's actions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle