Distinct intrinsic network connectivity patterns of post‐traumatic stress disorder symptom clusters
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Post-traumatic stress disorder (PTSD) is considered a multidimensional disorder, with distinct symptom clusters including re-experiencing, avoidance/numbing, hyperarousal, and most recently depersonalization/derealization. However, the extent of differing intrinsic network connectivity underlying these symptoms has not been fully investigated. We therefore investigated the degree of association between resting connectivity of the salience (SN), default mode (DMN), and central executive (CEN) networks and PTSD symptom severity. METHOD: Using resting-state functional MRI data from PTSD participants (n = 21), we conducted multivariate analyses to test whether connectivity of extracted independent components varied as a function of re-experiencing, avoidance/numbing, hyperarousal, and depersonalization/derealization. RESULTS: Hyperarousal symptoms were associated with reduced connectivity of posterior insula/superior temporal gyrus within SN [peak Montréal Neurological Institute (MNI): -44, -8, 0, t = -4.2512, k = 40]. Depersonalization/derealization severity was associated with decreased connectivity of perigenual anterior cingulate/ventromedial prefrontal cortex within ventral anterior DMN (peak MNI: 8, 40, -4; t = -3.8501; k = 15) and altered synchrony between two DMN components and between DMN and CEN. CONCLUSION: Our results are consistent with prior research showing intrinsic network disruptions in PTSD and imply heterogeneous connectivity patterns underlying PTSD symptom dimensions. These findings suggest possible biomarkers for PTSD and its dissociative subtype.
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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 | 0,001 | 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 ».