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Enregistrement W2399058712 · doi:10.1097/yco.0000000000000222

How do resting state changes in depression translate into psychopathological symptoms? From ‘Spatiotemporal correspondence’ to ‘Spatiotemporal Psychopathology’

2015· review· en· W2399058712 sur OpenAlexafffund
Georg Northoff

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Psychiatry · 2015
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health CentreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDefault mode networkPsychopathologyAnterior cingulate cortexResting state fMRINeuroscienceMajor depressive disorderPsychologyPrefrontal cortexSalience (neuroscience)InsulaAmygdalaFunctional connectivityCognitionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: To review the recent findings in resting-state activity in major depressive disorder (MDD) and link them to psychopathological symptoms. RECENT FINDINGS: MDD shows changes in resting state functional connectivity (rsFC) mainly within the default-mode network with a focus on especially the perigenual anterior cingulate cortex. rsFC in perigenual anterior cingulate cortex is abnormally high in MDD and decreased in the lateral prefrontal cortex with the central executive network (CEN). rsFC in other networks like the salience network, including the insula, amygdala, and supragenual anterior cingulate cortex and the sensorimotor network is also affected in MDD. SUMMARY: Resting-state activity in MDD shows abnormal topographical and spatiotemporal pattern. The spatiotemporal alterations in resting state may translate into corresponding spatiotemporal changes underlying the sensorimotor, affective, and cognitive functions, and thus, the various symptoms. Such spatiotemporal correspondence between resting state changes and psychopathological symptoms may make necessary the development of what I describe as 'Spatiotemporal Psychopathology'.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations78
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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