EEG Microstates in Early Phase Psychosis: The Effects of Acute Caffeine Consumption
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with schizophrenia use on average twice as much caffeine than the healthy population, but the underlying cortical effects of caffeine in this population are still not well understood. Using resting electroencephalography (EEG) data, we can determine recurrent configurations of the electric field potential over the cortex. These configurations, referred to as microstates, are reported to be altered in schizophrenia and can give us insight into the functional dynamics of large-scale brain networks. In the current study, we use a placebo-controlled, randomized, double-blind, repeated-measures design to examine the effects of a moderate dose of caffeine (200mg) on microstate classes A, B, C, and D in a sample of individuals within the first five years of psychosis onset compared to healthy controls. The results support the reduction of microstate class C and D, as well as the increase of microstate class A and B in schizophrenia. Further, acute caffeine administration appears to exacerbate these group differences by reducing class D, and increasing occurrences of class A and B states in the patient group only. The current results support the hypothesis of a microstate class D reduction as an endophenotypic marker for psychosis and provide the first descriptive account of how caffeine is affecting these microstate classes in an early phase psychosis sample.
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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 ».