Dysfunction in emotion processing underlies functional (psychogenic) dystonia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We sought to determine whether abnormalities in emotion processing underlie functional (psychogenic) dystonia, one of the most common functional movement disorders. METHODS: Motor and emotion circuits were examined in 12 participants with functional dystonia, 12 with primary organic dystonia, and 25 healthy controls using functional magnetic resonance imaging at 4T and a finger-tapping task (motor task), a basic emotion-recognition task (emotional faces task), and an intense-emotion stimuli task. RESULTS: There were no differences in motor task activation between groups. In the faces task, when compared with the other groups, functional dystonia patients showed areas of decreased activation in the right middle temporal gyrus and bilateral precuneus and increased activation in the right inferior frontal gyrus, bilateral occipital cortex and fusiform gyrus, and bilateral cerebellum. In the intense-emotion task, when compared with the other groups, functional dystonia patients showed decreased activation in the left insular and left motor cortices (compared to organic dystonia, they showed an additional decrease in activation in the right opercular cortex and right motor cortex) and increased activation in the left fusiform gyrus. CONCLUSIONS: Functional dystonia patients exhibited stimulus-dependent altered activation in networks involved in motor preparation and execution, spatial cognition, and attentional control. These results support the presence of network dysfunction in functional dystonia. © 2017 International Parkinson and Movement Disorder Society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».