Scale‐free brain dynamics under physical and psychological distress: Pre‐treatment effects in women diagnosed with breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Stressful life events are related to negative outcomes, including physical and psychological manifestations of distress, and behavioral deficits. Patients diagnosed with breast cancer report impaired attention and working memory prior to adjuvant therapy, which may be induced by distress. In this article, we examine whether brain dynamics show systematic changes due to the distress associated with cancer diagnosis. We hypothesized that impaired working memory is associated with suppression of "long-memory" neuronal dynamics; we tested this by measuring scale-free ("fractal") brain dynamics, quantified by the Hurst exponent (H). Fractal scaling refers to signals that do not occur at a specific time-scale, possessing a spectral power curve P(f)∝ f(-β); they are "long-memory" processes, with significant autocorrelations. In a BOLD functional magnetic resonance imaging study, we scanned three groups during a working memory task: women scheduled to receive chemotherapy or radiotherapy and aged-matched controls. Surprisingly, patients' BOLD signal exhibited greater H with increasing intensity of anticipated treatment. However, an analysis of H and functional connectivity against self-reported measures of psychological distress (Worry, Anxiety, Depression) and physical distress (Fatigue, Sleep problems) revealed significant interactions. The modulation of (Worry, Anxiety) versus (Fatigue, Sleep Problems, Depression) showed the strongest effect, where higher worry and lower fatigue was related to reduced H in regions involved in visuospatial search, attention, and memory processing. This is also linked to decreased functional connectivity in these brain regions. Our results indicate that the distress associated with cancer diagnosis alters BOLD scaling, and H is a sensitive measure of the interaction between psychological versus physical distress.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».