Speech Mismatch Negativity (MMN) in Schizophrenia with Auditory Verbal Hallucinations
Notice bibliographique
Résumé
Auditory verbal hallucinations (AVH) are experienced by many individuals with schizophrenia (SZ), a neurodevelopmental disease that encumbers the quality of life and psychosocial outcome of those afflicted by it. While many hypotheses attempt to better define the etiology of AVHs in SZ, their neural profile and its moderation by current neuroleptics remains limited. The Mismatch Negativity (MMN) is an event related potential (ERP) measured from electroencephalographic (EEG) activity during the presentation of a deviance detection auditory paradigm. The neural regions and activity underlying the generation of the MMN include the primary auditory cortex and the prefrontal cortex which are regions also found to be activated during the experience of AVHs. Decreased MMN amplitudes have been robustly noted in SZ patients during the presentation of MMN tasks using auditory tones. However, the MMN generation to speech stimuli has not been extensively examined in SZ nor in relation to AVHs. The primary objective of this study was to examine the MMN to five speech-based deviants in SZ patients and healthy controls. Second, we assessed MMN features with AVH characteristics in 19 SZ patients and 21 HC. While AVH features did not correlate with measures of MMN, we found decreased MMN amplitudes to speech-based frequency and vowel change deviants in SZ patients compared to HC potentially reflecting deficiencies in basic speech processing mechanisms.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».