The Putative Impact of Metabolic Health on Default Mode Network Activity and Functional Connectivity in Neuropsychiatric Disorders
Notice bibliographique
Résumé
The default mode network (DMN) describes a distributed network of brain regions that are predominantly activated and engaged during periods of spontaneous, stimulus independent thought (i.e., at rest) and remain quiescent during attention-demanding, goal-directed tasks. Replicated evidence in functional neuroimaging studies suggests that midline cortical and subcortical brain regions responsible for memory, self-relevant emotional and mental processes, as well as information integration comprise the DMN. The DMN is posited to represent self-referential mental activity via a dynamic interplay of cognitive and emotional processes by integrating information from the external environment with introspective thoughts to generate an autobiographical concept of the self. It has been amply documented that irregularities in the DMN and its functional connectivity are associated with various neuropsychiatric disorders. Moreover, accumulating evidence also suggests that individuals with select medical disorders (i.e., metabolic disorders) demonstrate alterations in DMN activity and functional connectivity. However, there is a paucity of data evaluating whether individuals with metabolically-based medical conditions, exhibiting altered DMN activity and functional connectivity, are at increased risk for developing neuropsychiatric disorders. Likewise, potential mechanisms (e.g., altered brain metabolism, insulin resistance) mediating these changes and their implications for novel treatment approaches have yet to be elucidated. Taken together, the overarching aim of this review is to provide a synthetic overview that suggests that this neural circuit may represent a common (or convergent) substrate affected in individuals with select neuropsychiatric and metabolic disorders.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».