Temporal imprecision and its dynamics in schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Schizophrenia is a complex mental disorder whose pathophysiological mechanisms remain yet unclear. Various lines of evidence converge on a temporal disorder with temporal imprecision occurring in the millisecond range of the ongoing phase cycles. However, the intertrial phase coherence (ITPC) often used to index such temporal imprecision in EEG, is by itself not able to capture temporal irregularities in the range of around 10 milliseconds. This is due to its static calculation with the averaging over trials. To obtain a more dynamic measures in the millisecond range, we introduce 1. The precision index (PI) as temporally more precise measure, and 2. a novel more dynamic method to calculate the ITPC in temporally resolved way, i.e., dITPC. We show that schizophrenia subjects show decreased PI during deviant tones in an auditory oddball task which shows strong but not one to one correlation with the ITPC. Moreover, we demonstrate that schizophrenia subjects showed higher latencies and frequencies over the course of time in the dITPC. Finally, employing multiple regression models, we show that the latency of the dITPC, as calculated dynamically across both standard and deviant tones, predicts the PI deficits in the deviant tones. Together, our findings demonstrate temporal alterations in the phase dynamics of schizophrenia with temporal irregularities in the dynamic background predicting temporal imprecision in the lower millisecond range in the more cognitive foreground.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».