Blunted brain responses to neutral faces in healthy first-degree relatives of patients with schizophrenia: an image-based fMRI meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Schizophrenia is characterized by the misattribution of emotional significance to neutral faces, accompanied by overactivations of the limbic system. To understand the disorder's genetic and environmental contributors, investigating healthy first-degree relatives is crucial. However, inconsistent findings exist regarding their ability to recognize neutral faces, with limited research exploring the cerebral correlates of neutral face processing in this population. Thus, we here investigated brain responses to neutral face processing in healthy first-degree relatives through an image-based meta-analysis of functional magnetic resonance imaging studies. We included unthresholded group-level T-maps from 5 studies comprising a total of 120 first-degree relatives and 150 healthy controls. In sensitivity analyses, we ran a combined image- and coordinate-based meta-analysis including 7 studies (157 first-degree relatives, 207 healthy controls) aiming at testing the robustness of the results in a larger sample of studies. Our findings revealed a pattern of decreased brain responses to neutral faces in relatives compared with healthy controls, particularly in limbic areas such as the bilateral amygdala, hippocampus, and insula. The same pattern was observed in sensitivity analyses. These results contrast with the overactivations observed in patients, potentially suggesting that this trait could serve as a protective factor in healthy relatives. However, further research is necessary to test this hypothesis.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».