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Enregistrement W2188167404 · doi:10.1017/s0033291715000434

Emotion regulation in bipolar disorder type I: an fMRI study

2015· article· en· W2188167404 sur OpenAlexaff
Fernando Corbalán, Serge Beaulieu, Jorge L. Armony

Notice bibliographique

RevuePsychological Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVentrolateral prefrontal cortexFunctional magnetic resonance imagingPsychologyPrefrontal cortexValence (chemistry)Bipolar disorderAmygdalaAudiologyNeuroscienceCognitionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeObservationnel
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

Citations36
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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