Impact of acute administration of escitalopram on the processing of emotional and neutral images: a randomized crossover fMRI study of healthy women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute neural effects of antidepressant medication on emotion processing biases may provide the foundation on which clinical outcomes are based. Along with effects on positive and negative stimuli, acute effects on neutral stimuli may also relate to antidepressant efficacy, yet these effects are still to be investigated. The present study therefore examined the impact of a single dose of the selective serotonin reuptake inhibitor escitalopram (20 mg) on positive, negative and neutral stimuli using pharmaco-fMRI. METHODS: Within a double-blind, randomized, placebo-controlled crossover design, healthy women completed 2 sessions of treatment administration and fMRI scanning separated by a 1-week washout period. RESULTS: We enrolled 36 women in our study. When participants were administered escitalopram relative to placebo, left amygdala activity was increased and right inferior frontal gyrus (IFG) activity was decreased during presentation of positive pictures (potentiation of positive emotion processing). In contrast, escitalopram was associated with decreased left amygdala and increased right IFG activity during presentation of negative pictures (attenuation of negative emotion processing). In addition, escitalopram decreased right IFG activity during the processing of neutral stimuli, akin to the effects on positive stimuli (decrease in negative appraisal). LIMITATIONS: Although we used a women-only sample to reduce heterogeneity, our results may not generalize to men. Potential unblinding, which was related to the subjective occurrence of side effects, occurred in the study; however, manipulation check analyses demonstrated that results were not impacted. CONCLUSION: These novel findings demonstrate that a single dose of the commonly prescribed escitalopram facilitates a positive information processing bias. These findings provide an important lead for better understanding effects of antidepressant medication.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».