Characterising intra- and inter-intrinsic network synchrony in combat-related post-traumatic stress disorder
Notice bibliographique
Résumé
Soldiers with post-traumatic stress disorder (PTSD) exhibit elevated gamma-band synchrony in left fronto-temporal cortex, and connectivity measures in these regions correlate with comorbidities and PTSD severity, which suggests increased gamma synchrony is related to symptomology. However, little is known about the role of intrinsic, phase-synchronised networks in the disorder. Using magnetoencephalography (MEG), we characterised spectral connectivity in the default-mode, salience, visual, and attention networks during resting-state in a PTSD population and a trauma-exposed control group. Intrinsic network connectivity was examined in canonical frequency bands. We observed increased inter-network synchronisation in the PTSD group compared with controls in the gamma (30-80 Hz) and high-gamma range (80-150 Hz). Analyses of connectivity and symptomology revealed that PTSD severity was positively associated with beta synchrony in the ventral-attention-to-salience networks, and gamma synchrony within the salience network, but also negatively correlated with beta synchrony within the visual network. These novel results show that frequency-specific, network-level atypicalities may reflect trauma-related alterations of ongoing functional connectivity, and correlations of beta synchrony in attentional-to-salience and visual networks with PTSD severity suggest complicated network interactions mediate symptoms. These results contribute to accumulating evidence that PTSD is a complicated network-based disorder expressed as altered neural interactions.
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 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 ».