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Enregistrement W4385670104 · doi:10.1192/j.eurpsy.2023.1161

Resting-state brain activity dysfunctions in schizophrenia and their associations with negative symptom domains

2023· article· en· W4385670104 sur OpenAlexaboutno aff
Pasquale Pezzella, Giulia Maria Giordano, Leonardo Fazio, Luigi Giuliani, Armida Mucci, Paola Bucci, Mario Amore, Paola Rocca, Alessandro Rossi, Andrea Perrottelli, Edoardo Caporusso, Alessandro Bertolino, Silvana Galderisi, Mario Maj

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi di TorinoUniversità degli Studi dell'AquilaUniversità degli Studi di GenovaUniversità degli Studi Mediterranea di Reggio CalabriaUniversity of Bern
Mots-clésAnhedoniaScale for the Assessment of Negative SymptomsSchizophrenia (object-oriented programming)PsychologyNeurocognitivePositive and Negative Syndrome ScaleClinical psychologyConfoundingDepression (economics)Resting state fMRIRating scalePsychosisExtrapyramidal symptomsPsychiatryNeuroscienceCognitionBrief Psychiatric Rating ScaleMedicineInternal medicineDevelopmental psychologyAntipsychotic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Negative symptoms represent a fundamental aspect of schizophrenia: they have a substantial impact on patients’ real-life functioning and do not respond satisfactorily to currently available treatments. Therefore, a better understanding of the pathophysiological mechanisms underlying these symptoms could favor the development of new treatments. To date, the most validated pathophysiological hypothesis indicates an association between the Motivational domain (consisting of avolition, anhedonia and asociality) and alterations in the neuronal circuits involved in motivation. The Expressive Deficit domain (consisting of blunted affect and alogia) would be subtended by widespread alterations of cortical connectivity and associated with impaired neurocognition, social cognition, and the presence of neurological soft signs. Objectives The aim of the present study is to examine the neurobiological correlates of the two domains of negative symptoms, starting from the brain areas that have been most commonly found in the literature to be associated with negative symptoms. Methods Resting-state (rs) fMRI data were acquired in 62 subjects with schizophrenia (SZ) and 46 healthy controls (HC). The two negative symptom domains were assessed using the Brief Negative Symptom Scale. In addition, the following assessment tools were used: the Positive and Negative Syndrome Scale for the assessment of positive symptoms and disorganization, the Calgary Depression Scale for Schizophrenia for depression and the St. Hans Rating Scale for extrapyramidal symptoms. The study of the possible relationships between rs-brain activity and the negative symptoms domains was conducted through partial correlations, checking for possible confounding factors (positive, depressive, extrapyramidal symptoms and disorganization). Results The SZ, compared to the HC, showed higher rs-brain activity of the right inferior parietal lobule and of the right temporoparietal junction and lower rs-brain activity of the right dorsolateral prefrontal cortex, bilateral anterior dorsal cingulate cortex, bilateral ventral caudate and bilateral dorsal caudate. Furthermore, in the group of patients, the rs-brain activity of the left ventral caudate showed a moderate negative correlation with the Expressive deficit domain (r = -0.401; p = 0.003), but not with the Motivational domain. Conclusions The results of the present study, in line with the literature, demonstrated how the two domains of negative symptomatology are subtended by different pathophysiological mechanisms. Given the role played by the ventral caudate in neurocognitive processes, these results are in line with the hypothesis that Expressive deficit may have a common etiopathogenesis with cognitive deficits. A better understanding of the neurobiology of negative symptoms could foster the development of innovative treatment strategies targeting the two negative symptom domains. Disclosure of Interest None Declared

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil0,757

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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