Altered brain dynamics of facial emotion processing in schizophrenia: a combined EEG/fMRI study
Notice bibliographique
Résumé
Facial stimuli are relevant social cues for humans and essential signals for adequate social interaction. Impairments in face processing are well-documented in schizophrenia and linked to symptomatology, yet the underlying neural dynamics remain unclear. Here, we investigated the processing and underlying neural temporal dynamics of task-irrelevant emotional face stimuli using combined EEG/fMRI in 14 individuals with schizophrenia and 14 matched healthy controls. Specifically, fMRI-informed region-of-interests were subjected to EEG-Dynamic Causal Modeling (DCM) analyses. Among six fMRI-informed EEG-DCM models, alterations in effective connectivity emerged between the primary visual cortex (V1) and the left occipital fusiform gyrus (lOFG). Specifically, individuals with schizophrenia showed enhanced backward connectivity from the lOFG to V1 for stimuli preceded by fearful (but not happy or neutral) faces. Connectivity strength was strongly correlated with self-reported difficulties in comprehending, processing, or articulating emotions (as assessed by the Toronto Alexithymia Scale-20) in individuals with schizophrenia but not in healthy controls. Enhanced backward connectivity from the lOFG to V1 potentially indicates heightened attention towards fearful surroundings and a propensity to assign salience to these stimuli in individuals with schizophrenia. The link to TAS-20 scores indicates that this neural deficit has real-world implications for how individuals with schizophrenia perceive and relate to their emotions and the external world, potentially contributing to the social and cognitive difficulties observed in the disorder.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».