Enhanced emotional reactivity after selective REM sleep deprivation in humans: an fMRI study
Notice bibliographique
Résumé
Converging evidence from animal and human studies suggest that rapid eye movement (REM) sleep modulates emotional processing. The aim of the present study was to explore the effects of selective REM sleep deprivation (REM-D) on emotional responses to threatening visual stimuli and their brain correlates using functional magnetic resonance imaging (fMRI). Twenty healthy subjects were randomly assigned to two groups: selective REM-D, by awakening them at each REM sleep onset, or non-rapid eye movement sleep interruptions (NREM-I) as control for potential non-specific effects of awakenings and lack of sleep. In a within-subject design, a visual emotional reactivity task was performed in the scanner before and 24 h after sleep manipulation. Behaviorally, emotional reactivity was enhanced relative to baseline (BL) in the REM deprived group only. In terms of fMRI signal, there was, as expected, an overall decrease in activity in the NREM-I group when subjects performed the task the second time, particularly in regions involved in emotional processing, such as occipital and temporal areas, as well as in the ventrolateral prefrontal cortex, involved in top-down emotion regulation. In contrast, activity in these areas remained the same level or even increased in the REM-D group, compared to their BL level. Taken together, these results suggest that lack of REM sleep in humans is associated with enhanced emotional reactivity, both at behavioral and neural levels, and thus highlight the specific role of REM sleep in regulating the neural substrates for emotional responsiveness.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».