P-246 - The neuroimaging of dissociative disorders
Notice bibliographique
Résumé
Dissociative disorders are characterized by disturbances of integration of memory, perception, consciousness or identity. They were linked to psychological stress or trauma across various cultures. Dissociative amnesia and fugue, depersonalization disorder, dissociative identity disorder and dissociative disorder not otherwise specified (such as Ganser syndrome) belong to dissociative disorders in DSM-IV-TR. In contrast to DSM-IV-TR, ICD-10 also subsumes the conversion disorder under the category of dissociative (conversion) disorders. This work's objective is establishing greater recognition of the neural correlates of dissociative disorders. We review neuroimaging data pertaining to dissociative amnesia and fugue, depersonalization disorder, dissociative identity disorder (multiple personality disorder), Ganser syndrome and various forms of conversion disorder, which were obtained with functional and structural imaging techniques, including diffusion tensor imaging or magnetization transfer ratio measurements. In addition to own imaging data from patients with dissociative amnesia and fugue, a comprehensive review of the scientific literature on the neuroimaging of dissociative disorders was performed. Neuroimaging research data point to metabolic and sometimes even structural brain alterations in dissociative disorders, involving regions that are agreed upon to play roles in mnemonic processing, self referential processing (including body schema), perception, consciousness and/or emotional processing. The use of functional and newer structural brain imaging methods has improved and will continue to further our understanding of the neural correlates of dissociative disorders and has provided evidence that environmentally-driven (stress-related) alterations of cognition, identity, body schema, perception, affectivity and behavior are accompanied by metabolic and even structural brain changes.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».