Beta Oscillations as a Mechanistic Target for Predictive Processing Deficits in Psychosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Predictive processing abnormalities offer a unifying account of perceptual and expressive disturbances in psychosis, yet classical predictive coding frameworks remain difficult to translate due to limited neurophysiological grounding. Emerging evidence positions beta-band oscillations and their transient burst dynamics as a biologically plausible mechanism for implementing top-down predictions that stabilize internal models. Study Design: This narrative review synthesizes evidence from electrophysiology, laminar physiology, computational modelling, language research, and clinical neuroimaging to evaluate beta oscillations as a mechanistic target for predictive processing deficits in psychosis. We integrate data from modified predictive routing frameworks and dendritic computation models to clarify how beta rhythms prepare cortical pathways for predicted inputs. Study Results: Across sensory, motor, cognitive, and language domains, schizophrenia features impaired generation, timing, and contextual deployment of beta activity. These include attenuated post-movement beta rebound, reduced or mistimed beta bursts during working memory and inhibition, abnormal beta-gamma interactions during perception, and weakened beta-mediated contextual guidance during language comprehension. Laminar and computational findings indicate that beta bursts arise from the integration of apical (contextual) and basal (sensory) dendritic inputs in layer 5 pyramidal neurons, providing a mechanistic substrate for top-down predictions. Beta disruptions, therefore, offer a parsimonious account of disorganization, psychomotor slowing, and failures of contextual maintenance. Early neuromodulation, pharmacologic, and neurofeedback studies suggest that beta dynamics are modifiable. Conclusions: Beta oscillations provide a tractable and mechanistically grounded target for predictive processing deficits in psychosis. Standardizing burst metrics and developing individualized, closed-loop approaches will be critical for advancing beta-based interventions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».