Functional connectivity between the amygdala and prefrontal cortex in medication-naive individuals with major depressive disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Convergent evidence suggests dysfunction within the prefrontal cortex (PFC) and amygdala, important components of a neural system that subserves emotional processing, in individuals with major depressive disorder (MDD). Abnormalities in this system in the left hemisphere and during processing of negative emotional stimuli are especially implicated. In this study, we used functional magnetic resonance imaging (fMRI) to investigate amygdala-PFC functional connectivity during emotional face processing in medication-naive individuals with MDD. METHODS: Individuals with MDD and healthy controls underwent fMRI scanning while processing 3 types of emotional face stimuli. We compared the strength of functional connectivity from the amygdala between the MDD and control groups. RESULTS: Our study included 28 individuals with MDD and 30 controls. Decreased amygdala-left rostral PFC (rPFC) functional connectivity was observed in the MDD group compared with controls for the fear condition (p < 0.05, corrected). No significant differences were found in amygdala connectivity to any cerebral regions between the MDD and control groups for the happy or neutral conditions. LIMITATIONS: All participants with MDD were experiencing acute episodes, therefore the findings could not be generalized to the entire MDD population. CONCLUSION: Medication-naive individuals with MDD showed decreased amygdala-left rPFC functional connectivity in response to negative emotional stimuli, suggesting that abnormalities in amygdala-left rPFC neural circuitry responses to negative emotional stimuli might play an important role in the pathophysiology of MDD.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».