Differential effects of serotonergic and noradrenergic antidepressants on brain activity during a cognitive control task and neurofunctional prediction of treatment outcome in patients with depression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We investigated the differential effects of serotonergic and noradrenergic antidepressants on brain activation in patients with major depressive disorder during a Stroop task. We predicted that pretreatment hyperactivity in the rostral anterior cingulate cortex would predict better treatment outcomes. METHODS: In total, 20 patients underwent naturalistic open-label clinical treatment with citalopram (n = 12) or reboxetine (n = 8). We performed functional magnetic resonance imaging at baseline and after 6 weeks of treatment. RESULTS: There were no significant group differences in clinical characteristics, treatment outcomes or baseline fMRI activations. The group by time interaction revealed significant voxels in the right amygdala-hippocampus complex (p < 0.05, family-wise error corrected by use of the bilateral amygdala and hippocampus mask image as a small volume), indicating a posttreatment blood oxygen level- dependent signal decrease in the citalopram group. Pretreatment hyperactivity in the rostral anterior cingulate cortex was not related to symptom improvement. LIMITATIONS: Our study was a nonrandomized clinical trial. CONCLUSION: These results indicate that serotonergic and noradrenergic antidepressants have a differential effect on brain activity, especially in the amygdala and hippocampus.
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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 | 0,001 |
| 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 ».