From Resting-State Functional Hippocampal Centrality to Functional Outcome: An Extended Neurocognitive Model of Psychosis
Notice bibliographique
Résumé
Background. We previously proposed a neurocognitive model of psychosis in which reduced morphometric hippocampal-cortical connectivity precedes impaired episodic memory, social cognition, negative symptoms, and functional outcome. We provided support for this model in a patient subtype, and aimed to extend these findings in the modality of resting-state functional MRI to potentially explain the progression for a broader range of patients. Methods. We used a subsample of our previous analysis consisting of 54 patients with first-episode psychosis and 52 controls and applied the machine-learning algorithm Subtype and Stage Inference, which combines clustering and disease progression modeling, to the patient data for rs-functional hippocampal connectivity, episodic memory, social cognition, negative symptoms and functional outcome. Results. We identified three subtypes, with Subtype 0 being unimpaired on the markers, Subtype 1 showing impaired hippocampal connectivity and episodic memory, and Subtype 2 showing impaired memory and a trend for impaired functional outcome. We identified similar progression patterns to the morphometric results in functional MRI data (functional hippocampal dysconnectivity preceded cognition, symptoms, and functioning in one subtype and followed these alterations in another subtype). We further show that the impairments in morphometric and rs-functional hippocampal connectivity do not necessarily overlap in patients, hinting towards an additive effect of each MRI modality in explaining the neurocognitive underpinnings of this model. Conclusion. Our results provide an extension of our previous work and build the foundation for a multimodal neurocognitive model of psychosis, potentially elucidating this important aspect of disease progression in psychosis for a broader range of patients.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».