Classification of musical hallucinations and the characters along with neural-molecular mechanisms of musical hallucinations associated with psychiatric disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Musical hallucinations (MH) involve the false perception of music in the absence of external stimuli which links with different etiologies. The pathomechanisms of MH encompass various conditions. The etiological classification of MH is of particular importance and offers valuable insights to understand MH, and further to develop the effective treatment of MH. Over the recent decades, more MH cases have been reported, revealing newly identified medical and psychiatric causes of MH. Functional imaging studies reveal that MH activates a wide array of brain regions. An up-to-date analysis on MH, especially on MH comorbid psychiatric conditions is warranted. AIM To propose a new classification of MH; to study the age and gender differences of MH in mental disorders; and neuropathology of MH. METHODS Literatures searches were conducted using keywords such as “music hallucination,” “music hallucination and mental illness,” “music hallucination and gender difference,” and “music hallucination and psychiatric disease” in the databases of PubMed, Google Scholar, and Web of Science. MH cases were collected and categorized based on their etiologies. The t -test and ANOVA were employed (P < 0.05) to compare the age differences of MH different etiological groups. Function neuroimaging studies of neural networks regulating MH and their possible molecular mechanisms were discussed. RESULTS Among the 357 yielded publications, 294 MH cases were collected. The average age of MH cases was 67.9 years, with a predominance of females (66.8% females vs 33.2% males). MH was classified into eight groups based on their etiological mechanisms. Statistical analysis of MH cases indicates varying associations with psychiatric diagnoses. CONCLUSION We carried out a more comprehensive review of MH studies. For the first time according to our knowledge, we demonstrated the psychiatric conditions linked and/or associated with MH from statistical, biological and molecular point of view.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».