Clinical translation of neuroimaging research in mood disorders.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Practitioners are increasingly presented with data procured from studies employing advanced neuroimaging techniques. The central role that neuroimaging occupies in contemporary psychiatric research highlights the need for practitioner familiarity with the neuroimaging technology and its clinical translation. METHODS: We conducted a PubMed search of all English-language articles published between January 1964 - October 2005. The search words were major depressive disorder, bipolar disorder, functional magnetic resonance imaging (fMRI), single-photon-emission computed tomography (SPECT), positron emission tomography (PET), voxel-based morphometry (VBM), region of interest (ROI), blood-oxygen-level-dependent (BOLD), glucose metabolism, blood flow, statistical parametric mapping (SPM), magnetic resonance spectroscopy (MRS), and diffusion-tensor imaging (DTI). The search was supplemented with a manual review of relevant references. The authors organize the review by addressing frequently asked questions on the topic of neuroimaging by mental healthcare providers. RESULTS: The localization of regional brain volumetric abnormalities with CT is enhanced with MRI techniques that allow for a separate assay of white and gray matter pathology (segmentation), cellular metabolism (MRS), and neurocircuitry (DTI). Positron emission tomography permits the quantification of brain glucose metabolism, regional blood flow, and receptor/transporter localization and function. Rapid changes in regional oxygen consumption may also be quantified with fMRI. CONCLUSIONS: Neuroimaging technology has helped refine pathophysiological models of disease activity in mood disorders and illuminate mechanisms of drug activity. A priority research vista in mood disorders is the integration of neuroimaging investigations with other research methods (e.g., genetics, endocrinology, etc.).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,035 | 0,182 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».