Distinct neural alterations in schizophrenia and autism: A meta-analysis of social cognition and emotion processing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Two conditions alter socio-communicative behaviors in humans: autism and schizophrenia. However, it is not well-known if these disorders share the same neural alterations during socio-emotional tasks. The main objective was to examine neural alterations in autism and schizophrenia during emotional and social cognition tasks. Our second objective was to determine if these alterations were common or distinct between disorders. Methods Functional neuroimaging studies using an emotional or a social cognition paradigm in schizophrenia or autism were queried from three databases. We selected articles if they reported whole brain coordinates of different activations between autism/schizophrenia participants and non-clinical controls. Using SDM, we analyzed the coordinates of brain activity differences between case and control groups, categorized by diagnosis and paradigm. Results The meta-analysis aggregated 104 studies in schizophrenia and 80 studies in autism spectrum disorder. During emotional tasks, individuals with autism showed reduced activity in the left amygdala, while those with schizophrenia showed reduced activity in the right inferior frontal gyrus and the median cingulate gyrus. During social cognition tasks, alterations in both conditions did not survive corrected statistical thresholds. No spatial conjunction was observed between the alterations seen in each disorder during both emotional/social cognition tasks at both corrected and uncorrected thresholds. Conclusions These results suggest that the emotional processing in autism and schizophrenia in adulthood are characterized by alterations of bottom-up and top-down mechanisms of the emotional network, respectively. It should encourage the pursuit of functional neuroimaging studies on emotion processing using machine learning to differentiate these two conditions.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| 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 ».