The neurobiology of self-face recognition in depressed adolescents with low or high suicidality.
Notice bibliographique
Résumé
This study sought to test whether the neurobiology of self-processing differentiated depressed adolescents with high suicidality (HS) from those with low suicidality (LS) and healthy controls (HC; N = 119, MAGE = 14.79, SD = 1.64, Min = 11.3, Max = 17.8). Participants completed a visual self-recognition task in the scanner during which they identified their own or an unfamiliar adolescent face across 3 emotional expressions (happy, neutral or sad). A 3-group (HS, LS, HC) by 2 within-subject factors (2 Self conditions [self, other] and 3 Emotions [happy, neutral, sad]) GLM yielded (a) a main effect of Self condition with all participants showing higher activity in the right occipital, precuneus and fusiform during the self- versus other-face conditions; (b) a main effect of Group where all depressed youth showed higher dorsolateral prefrontal cortex activity than HC across all conditions, and with HS showing higher cuneus and occipital activity versus both LS and HC; and (c) a Group by Self by Emotion interaction with HS showing lower activity in both mid parietal, limbic, and prefrontal areas in the Happy self versus other-face condition relative to the LS group, who in turn had less activity compared to HC youth. Covarying for depression severity replicated all results except the third finding; In this subsequent analysis, a Group by Self interaction showed that although HC had similar midline cortical structure (MCS) activity for all faces, LS showed higher MCS activity for the self versus other faces, whereas HS showed the opposite pattern. Results suggest that the neurophysiology of emotionally charged self-referential information can distinguish depressed, suicidal youth versus nonsuicidal depressed and healthy adolescents. Neurophysiological differences and implications for the prediction of suicidality in youth are discussed. (PsycINFO Database Record
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».