Are Brain Responses to Emotion a Reliable Endophenotype of Schizophrenia? An Image-based fMRI Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Impaired emotion processing constitutes a key dimension of schizophrenia and a possible endophenotype of this illness. Empirical studies consistently report poorer emotion recognition performance in patients with schizophrenia as well as in individuals at enhanced risk of schizophrenia (“at risk”). fMRI studies also report consistent patterns of abnormal brain activation in response to emotional stimuli in patients, in particular decreased amygdala activation. In contrast, brain-level abnormalities in at-risk individuals are more elusive. We address this gap using an image-based meta-analysis of the fMRI literature. Methods fMRI studies investigating brain responses to negative emotional stimuli and reporting a comparison between at-risk individuals and healthy controls were identified. Frequentist and Bayesian voxel-wise meta-analyses were performed separately, by implementing a random effect model with unthresholded group-level T-maps from individual studies as input. Results Seventeen studies with a cumulative total of 677 at-risk individuals and 805 healthy controls were included. Frequentist analyses did not reveal significant differences between at-risk individuals and healthy controls. Similar results were observed with Bayesian analyses, which provided strong evidence for the absence of meaningful brain activation differences across the entire brain. Region of interest analyses specifically focusing on the amygdala confirmed the lack of group differences in this region. Conclusions These results suggest that brain activation patterns in response to emotional stimuli are unlikely to constitute a reliable endophenotype of schizophrenia. We suggest that future studies rather focus on impaired functional connectivity as an alternative and promising endophenotype.
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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 | 0,018 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».