Overlapping frontoparietal networks in response to oculomotion and traumatic autobiographical memory retrieval: implications for eye movement desensitization and reprocessing
Notice bibliographique
Résumé
Background: Oculomotor movements have been shown to aid in the retrieval of episodic memories, serving as sensory cues that engage frontoparietal brain regions to reconstruct visuospatial details of a memory. Frontoparietal brain regions not only are involved in oculomotion, but also mediate, in part, the retrieval of autobiographical episodic memories and assist in emotion regulation.Objective: We sought to investigate how oculomotion influences retrieval of traumatic memories by examining patterns of frontoparietal brain activation during autobiographical memory retrieval in post-traumatic stress disorder (PTSD) and in healthy controls.Method: Thirty-nine participants (controls, n = 19; PTSD, n = 20) recollected both neutral and traumatic/stressful autobiographical memories while cued simultaneously by horizontal and vertical oculomotor stimuli. The frontal (FEF) and supplementary (SEF) eye fields were used as seed regions for psychophysiological interaction analyses in SPM12.Results: As compared to controls, upon retrieval of a traumatic/stressful memory while also performing simultaneous horizontal eye movements, PTSD showed: i) increased SEF and FEF connectivity with the right dorsolateral prefrontal cortex, ii) increased SEF connectivity with the right dorsomedial prefrontal cortex, and iii) increased SEF connectivity with the right anterior insula. By contrast, as compared to PTSD, upon retrieval of a traumatic/stressful memory while also performing simultaneous horizontal eye movements, controls showed: i) increased FEF connectivity with the right posterior insula and ii) increased SEF connectivity with the precuneus.Conclusions: These findings provide a neurobiological account for how oculomotion may influence the frontoparietal cortical representation of traumatic memories. Implications for eye movement desensitization and reprocessing are discussed.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».