Age of Onset, Brain Controllability, and Working Memory Performance in First-Episode Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND HYPOTHESIS: The onset-age of schizophrenia introduces considerable heterogeneity in cognitive functions such as working memory (WM) among patients. One of the key properties of the brain that varies with age-related development is the network-level controllability of brain state transitions. We tested the effect of onset-age on brain controllability to evaluate its impact on WM deficits in schizophrenia. STUDY DESIGN: We examined the average and modal controllability of the brain connectome in 85 first-episode early-onset schizophrenia (EOS), 62 younger healthy controls (yHC), 71 first-episode adult-onset schizophrenia (AOS), and 85 older healthy controls (oHC) during N-back tasks. We first detected the regions with illness and onset-age interaction in a whole-brain search, and then conducted a correlation analysis with WM performance and clinical characteristics, followed by an out-of-sample gene annotation analysis. STUDY RESULTS: We detected the illness*onset-age interaction in the sensorimotor network, auditory network, and subcortical network for average controllability and the default mode network, visual network, and salience network for modal controllability (p-fdr < 0.05). The interaction effects in the visual and subcortical networks primarily resulted from the AOS vs. oHC differences; the effects in the default mode network resulted from EOS vs. yHC differences. We observed no significant correlation between controllability with cognitive performance or clinical characteristics. The affected regions had preferential expression of genes relevant to synaptic signaling and neurodegenerative processes (p-fdr < 0.05). CONCLUSION: Onset-age introduces considerable heterogeneity in the controllability over brain state transition during WM tasks among patients with schizophrenia.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».