Restoring large-scale brain networks in PTSD and related disorders: a proposal for neuroscientifically-informed treatment interventions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Three intrinsic connectivity networks in the brain, namely the central executive, salience, and default mode networks, have been identified as crucial to the understanding of higher cognitive functioning, and the functioning of these networks has been suggested to be impaired in psychopathology, including posttraumatic stress disorder (PTSD). OBJECTIVE: 1) To describe three main large-scale networks of the human brain; 2) to discuss the functioning of these neural networks in PTSD and related symptoms; and 3) to offer hypotheses for neuroscientifically-informed interventions based on treating the abnormalities observed in these neural networks in PTSD and related disorders. METHODS: Literature relevant to this commentary was reviewed. RESULTS: Increasing evidence for altered functioning of the central executive, salience, and default mode networks in PTSD has been demonstrated. We suggest that each network is associated with specific clinical symptoms observed in PTSD, including cognitive dysfunction (central executive network), increased and decreased arousal/interoception (salience network), and an altered sense of self (default mode network). Specific testable neuroscientifically-informed treatments aimed to restore each of these neural networks and related clinical dysfunction are proposed. CONCLUSIONS: Neuroscientifically-informed treatment interventions will be essential to future research agendas aimed at targeting specific PTSD and related symptoms.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».