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Enregistrement W4404474059 · doi:10.1177/15500594241294035

Mismatch Negativity as an Index of Auditory Short-Term Plasticity: Associations with Cortisol, Inflammation, and Gray Matter Volume in Youth at Clinical High Risk for Psychosis

2024· article· en· W4404474059 sur OpenAlexaff
Holly Hamilton, Brian J. Roach, Peter Bachman, Ayşenil Belger, Ricardo E. Carrión, Erica Duncan, Jason Johannesen, Gregory A. Light, Margaret Niznikiewicz, Carrie E. Bearden, Kristin S. Cadenhead, Barbara A. Cornblatt, Diana O. Perkins, Ming T. Tsuang, Elaine F. Walker, Scott W. Woods, Tyrone D. Cannon, Daniel H. Mathalon

Notice bibliographique

RevueClinical EEG and Neuroscience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMismatch negativityProdromePsychologyPsychosisSynaptic pruningNeuroplasticityNeuroscienceGrey matterWhite matterElectroencephalographyAudiologyMagnetic resonance imagingInternal medicineMedicineInflammationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mismatch negativity (MMN) event-related potential (ERP) component reduction, indexing N-methyl-D-aspartate receptor (NMDAR)-dependent auditory echoic memory and short-term plasticity, is a well-established biomarker of schizophrenia that is sensitive to psychosis risk among individuals at clinical high-risk (CHR-P). Based on the NMDAR-hypofunction model of schizophrenia, NMDAR-dependent plasticity is predicted to contribute to aberrant neurodevelopmental processes involved in the pathogenesis of schizophrenia during late adolescence or young adulthood, including gray matter loss. Moreover, stress and inflammation disrupt plasticity. Therefore, using data collected during the 8-center North American Prodrome Longitudinal Study (NAPLS-2), we explored relationships between MMN amplitudes and salivary cortisol, gray matter volumes, and inflammatory cytokines. Participants included 303 CHR-P individuals with baseline electroencephalography (EEG) data recorded during an MMN paradigm as well as structural magnetic resonance imaging (MRI) and salivary cortisol, of which a subsample (n = 57) also completed blood draws. More deficient MMN amplitudes were associated with greater salivary cortisol and pro-inflammatory cytokine levels in future CHR-Converters, but not among those who did not convert to psychosis within the next two years. More deficient MMN amplitude was also associated with smaller total gray matter volume across participants regardless of future clinical outcomes, and with subcortical gray matter volumes among future CHR-Converters only. These findings are consistent with the theory that deficient NMDAR-dependent plasticity results in an overabundance of weak synapses that are subject to over-pruning during psychosis onset, contributing to gray matter loss. Further, MMN plasticity mechanisms may interact with stress, cortisol, and neuroinflammatory processes, representing a proximal influence of psychosis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,723

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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