• Langue : Français
• Discipline : Médecine. Psychiatrie
• Identifiant : 2017LIL2M047
• Type de thèse : Doctorat de médecine
• Date de soutenance : 10/03/2017

Résumé en langue originale

Contexte La schizophrénie est une pathologie fréquente, où la dopamine a un rôle central. Ce neurotransmetteur est également impliqué dans les processus d’apprentissage par la récompense, qui sont altérés dans la schizophrénie. L’erreur de prédiction permet d’évaluer ce déficit. Notre objectif est de réaliser une méta-analyse basée sur des données d’imagerie fonctionnelle pour identifier les bases neurales de l’erreur de prédiction dans la schizophrénie. Méthodes Nous avons réalisé une recherche PUBMED, utilisant les mots clés : “schizophren* OR psychosis,” “fMRI OR PET,” “salienc* OR reward OR aversive”. 273 études ont été sélectionnées, dont 6 comparant spécifiquement les patients schizophrènes et contrôles durant l’erreur de prédiction de récompense. Elles comprenaient 217 sujets et 69 foci d’activation. La méthode utilisée est une estimation de la probabilité d’activation, réalisée à l’aide d’un algorithme implémenté sur le logiciel GingerALE Version 2.3.5. Nous avons utilisé un algorithme d’inférence par cluster (p = 0.05) avec un p non corrigé pour le seuil de formation du cluster de 0.001. Résultats Durant les erreurs de prédiction, les patients schizophrènes montraient par rapport aux sujets contrôles un défaut d’activation dans le striatum, le thalamus et les cortex frontal, pariétal et occipital. Conclusion Les patients schizophrènes montrent par rapport aux sujets contrôles un défaut d’activation dans les régions cérébrales connues pour être impliquées dans l’erreur de prédiction chez les sujets sains. Les futures études s’intéressant à l’erreur de prédiction devront se focaliser sur la récompense et clarifier le lien entre modèles comportementaux et modèles computationnels.

Résumé traduit

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