Amygdala reactivity to masked negative faces is associated with automatic judgmental bias in major depression: a 3 T fMRI study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In a previous study, we demonstrated that amygdala reactivity to masked negative facial emotions predicts negative judgmental bias in healthy subjects. In the present study, we extended the paradigm to a sample of 35 inpatients suffering from depression to investigate the effect of amygdala reactivity on automatic negative judgmental bias and clinical characteristics in depression. METHODS: Amygdala activity was recorded in response to masked displays of angry, sad and happy facial expressions by means of functional magnetic resonance imaging at 3 T. In a subsequent experiment, the patients performed an affective priming task that characterizes automatic emotion processing by investigating the biasing effect of subliminally presented emotional faces on evaluative ratings to subsequently presented neutral stimuli. RESULTS: Significant associations between (right) amygdala reactivity and automatic negative judgmental bias were replicated in our patient sample (r=-0.59, p<0.001). Further, negatively biased evaluative processing was associated with severity and longer course of illness (r=-0.57, p=0.001). CONCLUSION: Amygdala hyperactivity is a neural substrate of negatively biased automatic emotion processing that could be a determinant for a more severe disease course.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».