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Enregistrement W2144446385 · doi:10.1002/syn.21685

Effects of repeated electroconvulsive shocks on catecholamine systems: Electrophysiological studies in the rat brain

2013· article· en· W2144446385 sur OpenAlexafffund
Peter Tsen, Mostafa El Mansari, Pierre Blier

Notice bibliographique

RevueSynapse · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueElectroconvulsive Therapy Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésElectrophysiologyNeuroscienceCatecholamineElectroconvulsive ShockPsychologyAnesthesiaMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electroconvulsive therapy (ECT) treats depression by repeated administration of seizure-inducing electrical stimuli. To assess the effects of repeated electroconvulsive shocks (ECSs), an animal model of ECT on monoamine transmission, Sprague-Dawley rats were administered 6 ECS over 2 weeks and in vivo single-unit extracellular electrophysiological recordings were obtained 48 h after the final ECS. Overall firing activity of dopamine (DA) neurons in the ventral tegmental area was unchanged following repeated ECS. In the locus coeruleus (LC), the burst activity of norepinephrine (NE) neurons was increased while population activity was decreased after ECS. In the substantia nigra pars compacta (SNc), there were more spontaneously active neurons, suggesting greater DA tone in the nigrostriatal motor pathway, which may contribute to an alleviation of motor retardation. In the facial motor nucleus (FMN), facilitation of electrophysiological activity by serotonin (5-HT), and NE was determined to be through the 5-HT2C receptor and α1 -adrenoceptor, respectively. Locally administered NE, but not 5-HT, facilitated glutamate-induced firing following repeated ECS, which may contribute to improved motor function. These results showed that repeated ECS enhance DA activity in the SNc and NE transmission in the FMN, which could be a part of the mechanism behind the alleviation of depressive symptoms, including motor retardation, by ECT.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,754

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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