Emotion regulation in bipolar disorder type I: an fMRI study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bipolar disorder type I (BD-I) is associated with emotion dysregulation. However, experimentally controlled studies of emotion regulation (ER), particularly those examining the brain correlates of the putative deficits, are scarce and their results inconsistent. METHOD: Nineteen euthymic BD-I patients and 17 healthy controls (HC) underwent functional magnetic resonance imaging while performing a visual ER 2 × 2 factorial task, with instruction (Look or Decrease) and valence (Negative or Neutral) as within-subject factors. Emotional ratings were collected after each picture presentation to assess regulation success. RESULTS: BD-I patients were successful at downregulating their emotions, although to a lesser degree than HC. Both groups engaged brain regions previously implicated in ER; however, unlike HC, patients engaged some of those regions, particularly the ventrolateral prefrontal cortex (VLPFC) in the Negative Look and Neutral Decrease conditions. Moreover, patients failed to show the reduced amygdala activation in the Negative Decrease condition observed in HC. CONCLUSION: Our findings suggest that BD-I patients are able to downregulate their emotions when instructed to do so. However, they also appear to engage their ER network, particularly the VLPFC, even when not required to do so. These findings may help explain their often-reported difficulty in regulating emotions in everyday life despite their attempts to do so.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».