Electroencephalographic Microstates are Correlated with Global Functioning in Schizophrenia But Not in Bipolar Disorder
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. Microstate studies of electroencephalograms (EEGs) on schizophrenia (SCZ) and bipolar disorder (BD) demonstrated categorical differences. The relationship between microstate indices and clinical symptoms in each group, however, remained unclear. Our objective was to examine associations between EEG microstates and the core features of SCZ and BD. Methods. This study examined the resting EEG data of 40 patients with SCZ, 19 patients with BD (12 BD type I and 7 BD type II), and 16 healthy controls. EEG topographic maps were divided into four canonical microstate classes: A, B, C, and D. The Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS), Young Mania Rating Scale, Hamilton Depression Rating Scale (HAMD), and Global Assessment of Functioning (GAF) were used to measure clinical symptoms and global functioning. Results. There was a significant inverse correlation between the proportion of time spent in microstate class A and GAF in patients with SCZ but not BD. Furthermore, the occurrence of microstate class A was positively correlated with the Positive Scale scores of the PANSS. Nevertheless, there were no group differences between the microstate classes. Conclusions. The results of this study indicate a negative correlation between microstate class A and global functioning in SCZ but not in BD. The association may be mediated by positive symptoms of SZ. Neural mechanisms underlying this relationship require further investigation.
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.
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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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