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Enregistrement W4285730560 · doi:10.1002/hbm.26021

Automatic auditory processing features in distinct subtypes of patients at clinical high risk for psychosis: Forecasting remission with mismatch negativity

2022· article· en· W4285730560 sur OpenAlexaff
GuiSen Wu, XiaoChen Tang, RanPiao Gan, Jiahui Zeng, YeGang Hu, Lihua Xu, YanYan Wei, Yingying Tang, Tao Chen, HaiChun Liu, Chunbo Li, Jijun Wang, Tianhong Zhang

Notice bibliographique

RevueHuman Brain Mapping · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesShanghai Clinical Research Center for Mental HealthScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalityShanghai Clinical Research CenterNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMismatch negativityPsychologyAudiologyPsychosisP3aCognitionEvent-related potentialLogistic regressionElectroencephalographyDevelopmental psychologyClinical psychologyInternal medicinePsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individuals at clinical high risk (CHR) for psychosis exhibit a compromised mismatch negativity (MMN) response, which indicates dysfunction of pre-attentive deviance processing. Event-related potential and time-frequency (TF) information, in combination with clinical and cognitive profiles, may provide insight into the pathophysiology and psychopathology of the CHR stage and predict the prognosis of CHR individuals. A total of 92 individuals with CHR were recruited and followed up regularly for up to 3 years. Individuals with CHR were classified into three clinical subtypes demonstrated previously, specifically 28 from Cluster 1 (characterized by extensive negative symptoms and cognitive deficits), 31 from Cluster 2 (characterized by thought and behavioral disorganization, with moderate cognitive impairment), and 33 from Cluster 3 (characterized by the mildest symptoms and cognitive deficits). Auditory MMN to frequency and duration deviants was assessed. The event-related spectral perturbation (ERSP) and inter-trial coherence (ITC) were acquired using TF analysis. Predictive indices for remission were identified using logistic regression analyses. As expected, reduced frequency MMN (fMMN) and duration MMN (dMMN) responses were noted in Cluster 1 relative to the other two clusters. In the TF analysis, Cluster 1 showed decreased theta and alpha ITC in response to deviant stimuli. The regression analyses revealed that dMMN latency and alpha ERSP to duration deviants, theta ITC to frequency deviants and alpha ERSP to frequency deviants, and fMMN latency were significant MMN predictors of remission for the three clusters. MMN variables outperformed behavioral variables in predicting remission of Clusters 1 and 2. Our findings indicate relatively disrupted automatic auditory processing in a certain CHR subtype and a close affinity between these electrophysiological indexes and clinical profiles within different clusters. Furthermore, MMN indexes may serve as predictors of subsequent remission from the CHR state. These findings suggest that the auditory MMN response is a potential neurophysiological marker for distinct clinical subtypes of CHR.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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