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Enregistrement W4411085665 · doi:10.1038/s41537-025-00622-0

The electroencephalography protocol for the Accelerating Medicines Partnership® Schizophrenia Program: Reliability and stability of measures

2025· article· en· W4411085665 sur OpenAlexaff
Daniel H. Mathalon, Spero Nicholas, Brian J. Roach, Tashrif Billah, Suzie Lavoie, Thomas J. Whitford, Holly Hamilton, Lauren Addamo, Andrey Anohkin, Tristán Bekinschtein, Ayşenil Belger, Kate Buccilli, John D. Cahill, Ricardo E. Carrión, Stefano Damiani, Ilvana Dzafic, Bjørn H. Ebdrup, Igor Izyurov, Johanna M. Jarcho, Raoul Jenni, Anna Jo, Sarah Kerins, Clarice Lee, Elizabeth A. Martin, Rocío Mayol-Troncoso, Margaret Niznikiewicz, Muhammad A. Parvaz, Oliver Pogarell, Juan Montalvo, Rachel A. Rabin, David R. Roalf, Jack D. Rogers, Dean F. Salisbury, Riaz Shaik, Stewart A. Shankman, Michael C. Stevens, Yi Nam Suen, Nicole C. Swann, XiaoChen Tang, Judy L. Thompson, Ivy F. Tso, Julian Wenzel, Juan Zhou, Jean Addington, Luis Alameda, Celso Arango, Nicholas J. K. Breitborde, Matthew R. Broome, Kristin S. Cadenhead, Monica E. Calkins, Rolando I Castillo-Passi, Eric Chen, Jimmy Choi, Philippe Conus, Cheryl M. Corcoran, Barbara A. Cornblatt, Covadonga M. Díaz‐Caneja, Lauren M. Ellman, Paolo Fusar‐Poli, Pablo A. Gaspar, Carla Gerber, Louise Birkedal Glenthøj, Leslie E. Horton, Christy Lai Ming Hui, Joseph Kambeitz, Lana Kambeitz‐Ilankovic, Matcheri S. Keshavan, Minah Kim, Sung‐Wan Kim, Nikolaos Koutsouleris, Jun Soo Kwon, Kerstin Langbein, Vijay A. Mittal, Merete Nordentoft, Godfrey D. Pearlson, Jesús Pérez, Diana O. Perkins, Albert R. Powers, Fred W. Sabb, Jason Schiffman, Jai Shah, Steven M. Silverstein, Stefan Smesny, William S. Stone, Gregory P. Strauss, Rachel Upthegrove, Swapna Verma, Jijun Wang, Daniel H. Wolf, Tianhong Zhang, Sylvain Bouix, Ofer Pasternak, Kang Ik K. Cho, Michael J. Coleman, Dominic Dwyer, Ángela Núñez, Zailyn Tamayo, Stephen J. Wood, René S. Kahn, John M. Kane, Patrick D. McGorry, Carrie E. Bearden, Barnaby Nelson, Scott W. Woods, Martha E. Shenton

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversity of CalgaryHotchkiss Brain InstituteMcGill UniversityDouglas College
Organismes subventionnairesU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthWellcome TrustNational Institute of Mental HealthWellcomeFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésP3aAudiologyElectroencephalographyP3bSchizophrenia (object-oriented programming)Mismatch negativityPsychologyHabituationEvent-related potentialMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individuals at clinical high risk for psychosis (CHR) have variable clinical outcomes and low conversion rates, limiting development of novel and personalized treatments. Moreover, given risks of antipsychotic drugs, safer effective medications for CHR individuals are needed. The Accelerating Medicines Partnership® Schizophrenia (AMP® SCZ) Program was launched to address this need. Based on past CHR and schizophrenia studies, AMP SCZ assessed electroencephalography (EEG)-based event-related potential (ERP), event-related oscillation (ERO), and resting EEG power spectral density (PSD) measures, including mismatch negativity (MMN), auditory and visual P300 to target (P3b) and novel (P3a) stimuli, 40-Hz auditory steady state response, and resting EEG PSD for traditional frequency bands (eyes open/closed). Here, in an interim analysis of AMP SCZ EEG measures, we assess test-retest reliability and stability over sessions (baseline, month-2 follow-up) in CHR (n = 654) and community control (CON; n = 87) participants. Reliability was calculated as Generalizability (G)-coefficients, and changes over session were assessed with paired t-tests. G-coefficients were generally good to excellent in both groups (CHR: mean = 0.72, range = 0.49-0.85; CON: mean = 0.71, range = 0.44-0.89). Measure magnitudes significantly (p < 0.001) decreased over session (MMN, auditory and visual target P3b, visual novel P3a, 40-Hz ASSR) and/or over runs within sessions (MMN, auditory/visual novel P3a and target P3b), consistent with habituation effects. Despite these small systematic habituation effects, test-retest reliabilities of the AMP SCZ EEG-based measures are sufficiently strong to support their use in CHR studies as potential predictors of clinical outcomes, markers of illness progression, and/or target engagement or secondary outcome measures in controlled clinical trials.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,008

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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