Veterans with post-traumatic stress disorder exhibit altered emotional processing and attentional control during an emotional Stroop task
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Post-traumatic stress disorder (PTSD) is often associated with attention allocation and emotional regulation difficulties, but the brain dynamics underlying these deficits are unknown. The emotional Stroop task (EST) is an ideal means to monitor these difficulties, because participants are asked to attend to non-emotional aspects of the stimuli. In this study, we used magnetoencephalography (MEG) and the EST to monitor attention allocation and emotional regulation during the processing of emotionally charged stimuli in combat veterans with and without PTSD. METHOD: A total of 31 veterans with PTSD and 20 without PTSD performed the EST during MEG. Three categories of stimuli were used, including combat-related, generally threatening and neutral words. MEG data were imaged in the time-frequency domain and the network dynamics were probed for differences in processing threatening and non-threatening words. RESULTS: Behaviorally, veterans with PTSD were significantly slower in responding to combat-related relative to neutral and generally threatening words. Veterans without PTSD exhibited no significant differences in responding to the three different word types. Neurophysiologically, we found a significant three-way interaction between group, word type and time period across multiple brain regions. Follow-up testing indicated stronger theta-frequency (4-8 Hz) responses in the right ventral prefrontal (0.4-0.8 s) and superior temporal cortices (0.6-0.8 s) of veterans without PTSD compared with those with PTSD during the processing of combat-related words. CONCLUSIONS: Our data indicated that veterans with PTSD exhibited deficits in attention allocation and emotional regulation when processing trauma cues, while those without PTSD were able to regulate emotion by directing attention away from threat.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».