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Record W7070430695

Perdre la chaîne de pensée: une méta-analyse d’études de neuroimagerie fonctionnelle utilisant des tâches verbales dans la schizophrénie

2023· dissertation· fr· W7070430695 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicSchizophrenia research and treatment
Canadian institutionsnot available
FundersEli Lilly CanadaEli Lilly and Company
KeywordsConditioned responseFagaceaeBehavioral analysis
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objectifs Dans ce mémoire, nous voulons mettre en lumière une caractéristique principale de la schizophrénie soit les symptômes de désorganisation du discours qui sont moins étudiés, bien qu’ils contribuent au dysfonctionnement social. Évalués indirectement via des tâches verbales, les études en neuroimagerie qui ont été menées sur ces symptômes produisent des résultats hétérogènes. Ainsi, ce mémoire a pour but de remédier à cette lacune dans la littérature en identifiant les régions d’intérêt les plus fiables dans la schizophrénie lors de tâches verbales. Méthodologie Pour ce faire, une fouille systématique dans PubMed, Web of Sciences et EMBASE a été nécessaire pour retracer les données d’imagerie fonctionnelle chez des patients atteints de la schizophrénie lors d’une tâche de fluidité verbale ou de traitement de sémantique. Trente-trois études ont été retenues afin d’exécuter les analyses méta-analytiques par l’approche d’estimation des probabilités d’activation. La correction family-wise error a été appliqué pour obtenir un seuil corrigé de p<0,05. Résultats Six groupements d’activation altérée ont été observés chez les individus atteints de la schizophrénie comparativement aux contrôles sains. D’abord, chez les patients, une hyperactivation a été observée dans les gyri frontaux inférieur et médial gauches et des hypoactivations ont été observées dans les gyri frontal inférieur et précentral droits ainsi que dans le noyau caudé gauche. Une seconde analyse combinant les hyper- et hypoactivations a révélé trois groupements d’activation altérée, soit dans les gyri frontaux inférieur et médial gauches, les gyri précentral, frontal inférieur et l’insula gauches et le gyrus angulaire et précuneus gauches. Conclusion De ces résultats, on ressort quatre grandes tendances, soit une altération de l’activation d’une aire classique du langage, des fonctions exécutives, des aires motrices et du réseau de mode par défaut.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.029
metaresearch head score (Gemma)0.108
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Meta-analysis · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.971
Threshold uncertainty score0.155

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0290.108
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0050.011
Bibliometrics0.0050.007
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0060.006
Open science0.0020.002
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.236
Teacher spread0.220 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designMeta-analysis
DomainMethods
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2023
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