Dexmedetomidine Disrupts the Local and Global Efficiencies of Large-scale Brain Networks
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A clear understanding of the neural basis of consciousness is fundamental to research in clinical and basic neuroscience disciplines and anesthesia. Recently, decreased efficiency of information integration was suggested as a core network feature of propofol-induced unconsciousness. However, it is unclear whether this finding can be generalized to dexmedetomidine, which has a different molecular target. METHODS: Dexmedetomidine was administered as a 1-μg/kg bolus over 10 min, followed by a 0.7-μg · kg · h infusion to healthy human volunteers (age range, 18 to 36 yr; n = 15). Resting-state functional magnetic resonance imaging data were acquired during baseline, dexmedetomidine-induced altered arousal, and recovery states. Zero-lag correlations between resting-state functional magnetic resonance imaging signals extracted from 131 brain parcellations were used to construct weighted brain networks. Network efficiency, degree distribution, and node strength were computed using graph analysis. Parcellated brain regions were also mapped to known resting-state networks to study functional connectivity changes. RESULTS: Dexmedetomidine significantly reduced the local and global efficiencies of graph theory-derived networks. Dexmedetomidine also reduced the average brain connectivity strength without impairing the degree distribution. Functional connectivity within and between all resting-state networks was modulated by dexmedetomidine. CONCLUSIONS: Dexmedetomidine is associated with a significant drop in the capacity for efficient information transmission at both the local and global levels. These changes result from reductions in the strength of connectivity and also manifest as reduced within and between resting-state network connectivity. These findings strengthen the hypothesis that conscious processing relies on an efficient system of information transfer in the brain.
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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 | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».