The electroencephalography protocol for the Accelerating Medicines Partnership® Schizophrenia Program: Reliability and stability of measures
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».