Theta Oscillations Assessed From a Passive Auditory Oddball Paradigm in Individuals at Clinical High-Risk for Psychosis and Healthy Control Individuals: Associations with Clinical Outcomes and Mismatch Negativity
Notice bibliographique
Résumé
Background: Reduced mismatch negativity (MMN) is a widely replicated schizophrenia biomarker. Time-frequency analyses suggest that deficient phase synchrony and/or power of electroencephalography (EEG) event-related oscillations, especially theta, contribute to MMN deficits in schizophrenia. Whether theta oscillations assessed from a passive auditory oddball paradigm are abnormal in clinical high-risk for psychosis (CHR-P) individuals and whether these oscillations predict CHR-P clinical outcomes remain unclear. These questions were addressed using data from NAPLS2 (North American Prodrome Longitudinal Study 2). Methods: EEG was recorded from 77 CHR-P individuals who converted to psychosis (CHR-Cs), 238 CHR-P nonconverters (CHR-NCs) who completed a 24-month follow-up, and 241 healthy control (HC) individuals. Theta oscillations elicited by standard and deviant tones were calculated. Theta (4-6 Hz) intertrial phase coherence (ITC) and total power were compared between groups and evaluated as predictors of time to psychosis conversion in the full CHR-P sample. Furthermore, analyses of covariance were used to assess whether theta deficits persisted while covarying for MMN. Results: s < .039). Conclusions: These results implicate abnormalities in microcircuit generators of theta oscillations in CHR-P individuals at highest risk.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».