Brain state dynamics and working memory in patients with schizophrenia and unaffected siblings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Working memory (WM) deficits are a key feature of schizophrenia and are also seen in unaffected siblings. These deficits might arise from disrupted transitions from one brain state to another. Using a robust algorithm called the Bayesian Switching Dynamical System (BSDS), we studied hidden brain states and their transitions during a WM task in people with schizophrenia. METHODS: We used BSDS to identify brain states based on regions of interest (ROIs) within the default mode network and the frontoparietal network in 161 patients with schizophrenia, 37 unaffected siblings, and 96 healthy controls during N-back (0, 2, and resting fixation) tasks. We estimated group differences in the properties of brain states and studied the influence of WM performance and clinical characteristics on them using General Linear Models. RESULTS: We identified 4 brain states underlying the WM task: high-demand, low-demand, fixation, and non-dominant states. Compared with controls and siblings, patients showed reduced occupancy and lifetime of high-demand state during the "2-back," reduced lifetime of low-demand state during the "0-back," but increased occupancy and lifetime of fixation state during both task periods. Aberrant high-demand state mediated the association between WM performance and negative symptoms. Compared with controls and patients, siblings showed increased occupancy of high-demand and reduced fixation state during the resting fixation condition; this putative compensatory process correlated with better WM performance. CONCLUSIONS: Latent brain states of intrinsic connectivity that represent internal mental processes affect WM performance, influencing the expression of negative symptoms in schizophrenia and cognitive resilience in unaffected siblings.
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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 | 0,000 | 0,007 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».