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Enregistrement W2314163331 · doi:10.1097/00001504-200105000-00011

Imaging of dopaminergic transmission in neuropsychiatric disorders

2001· article· en· W2314163331 sur OpenAlexaff
Nicolaas Paul L.G. Verhoeff

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Psychiatry · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDopaminergicDopamineNeurochemicalPositron emission tomographyDopamine transporterNeurotransmissionNeuroscienceDopamine receptorDopamine receptor D2Dopamine receptor D1ChemistryPostsynaptic potentialBiologyReceptorBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present review addresses recent advances in imaging dopaminergic neurotransmission in vivo. Radiotracer imaging with positron emission tomography and single-photon emission computed tomography can be used to measure pre-, post- and intrasynaptic aspects of dopaminergic transmission. The presynaptic sites can be labelled with radiotracers for the dopamine transporter or the synthetic enzyme aromatic L-amino acid decarboxylase. The postsynaptic sites can be labelled with radiotracers for the dopamine D1 receptor or the dopamine D2 receptor. Estimates of synaptic endogenous dopamine release are made indirectly by measurements of the displacement of receptor tracers by dopamine. Agents are used that either release (e.g. amphetamine) or deplete (e.g. α-methyl-paratyrosine, an inhibitor of tyrosine hydroxylase) dopamine tissue stores. Functional magnetic resonance imaging and positron emission tomography can provide measures of the effect of changes in dopaminergic transmission on neuronal function, as indexed by a change in regional cerebral blood flow, oxygen utilization or glucose metabolism. Magnetic resonance spectroscopy can provide measures of the effect of changes in dopaminergic transmission on the concentration of various neurochemical substances in cerebral tissue. Examples of recent applications of these imaging techniques in some neuropsychiatric diseases are provided.

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)0,000
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,899

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations5
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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