The neural correlates of regulating positive and negative emotions in medication-free major depression
Notice bibliographique
Résumé
Depressive cognitive schemas play an important role in the emergence and persistence of major depressive disorder (MDD). The current study adapted emotion regulation techniques to reflect elements of cognitive behavioural therapy (CBT) and related psychotherapies to delineate neurocognitive abnormalities associated with modulating the negative cognitive style in MDD. Nineteen non-medicated patients with MDD and 19 matched controls reduced negative or enhanced positive feelings elicited by emotional scenes while undergoing functional magnetic resonance imaging. Although both groups showed significant emotion regulation success as measured by subjective ratings of affect, the controls were significantly better at modulating both negative and positive emotion. Both groups recruited regions of dorsolateral prefrontal cortex and ventrolateral prefrontal cortex (VLPFC) when regulating negative emotions. Only in controls was this accompanied by reduced activity in sensory cortices and amygdala. Similarly, both groups showed enhanced activity in VLPFC and ventral striatum when enhancing positive affect; however, only in controls was ventral striatum activity correlated with regulation efficacy. The results suggest that depression is associated with both a reduced capacity to achieve relief from negative affect despite recruitment of ventral and dorsal prefrontal cortical regions implicated in emotion regulation, coupled with a disconnect between activity in reward-related regions and subjective positive affect.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».