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Enregistrement W2218904422 · doi:10.3389/fncel.2015.00399

Does non-invasive brain stimulation applied over the dorsolateral prefrontal cortex non-specifically influence mood and emotional processing in healthy individuals?

2015· review· en· W2218904422 sur OpenAlexafffund
Marine Mondino, François Thiffault, Shirley Fecteau

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cellular Neuroscience · 2015
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut Universitaire en Santé Mentale de Québec
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDorsolateral prefrontal cortexPsychologyAngerMoodNeurosciencePrefrontal cortexBrain stimulationAffect (linguistics)Cognitive psychologyStimulationCognitionSocial psychologyCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) is often targeted with non-invasive brain stimulation (NIBS) to modulate in vivo human behaviors. This brain region plays a key role in mood, emotional processing, and attentional processing of emotional information. In this article, we ask the question: when we target the DLPFC with NIBS, do we modulate these processes altogether, non-specifically, or can we modulate them selectively? We thus review articles investigating the effects of NIBS applied over the DLPFC on mood, emotional processing, and attentional processing of emotional stimuli in healthy subjects. We discuss that NIBS over the DLPFC can modulate emotional processing and attentional processing of emotional stimuli, without specifically influencing mood. Indeed, there seems to be a lack of evidence that NIBS over the DLPFC influences mood in healthy individuals. Finally, there appears to be a hemispheric lateralization: when applied over the left DLPFC, NIBS improved processing of positive stimuli and reduced selective attention for stimuli expressing anger, whereas when applied over the right DLPFC, it increased selective attention for stimuli expressing anger.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,842
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,262 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations63
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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