Gray matter volume alterations related to trait dissociation in <scp>PTSD</scp> and traumatized controls
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study used voxel-based morphometry (VBM) to investigate brain structural alterations related to trait dissociation and its relationship with post-traumatic stress disorder (PTSD). METHOD: Thirty-two subjects either developing (N = 15) or non-developing (N = 17) PTSD underwent MRI scanning and were assessed with the Dissociative Experience Scale (DES), subscales for pathological (DES-T) and non-pathological trait (DES-A) dissociation, and other clinical measures. Gray matter volume (GMV) was analyzed using VBM as implemented in SPM. PTSD and non-PTSD subjects were compared to assess brain alterations related to PTSD pathology, whereas correlation analyses between dissociation measures and GMV were performed on the whole sample (N = 32), irrespective of PTSD diagnosis, to identify alterations related to trait dissociation. RESULTS: As compared to traumatized controls, PTSD subjects showed reduced GMV in the prefrontal cortex, hippocampus and lingual gyrus. Correlations with dissociation measures (DES, DES-T, and DES-A) consistently showed increased GMV in the medial and lateral prefrontal, orbitofrontal, parahippocampal, temporal polar, and inferior parietal cortices. CONCLUSION: PTSD and dissociation seem to be associated with opposite volumetric patterns in the prefrontal cortex. Trait dissociation appears to involve increased GMV in prefrontal, paralimbic, and parietal cortices, with negligible differences between pathological and non-pathological dissociation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».