Atypical Temporal Dynamics of Resting State Shapes Stimulus-Evoked Activity in Depression—An EEG Study on Rest–Stimulus Interaction
Notice bibliographique
Résumé
Major depressive disorder (MDD) is a complex psychiatric disorder characterized by changes in both resting state and stimulus-induced activity. Whether resting state changes are carried over to stimulus-induced activity, however, is unclear. We conducted a combined rest (3 mins) and task (mismatch negativity paradigm) EEG study in n=28 acute depressed MDD patients, comparing them with n=25 healthy participants. Our focus was on the temporal dynamics of both resting state and stimulus-induced activity for which reason we measured peak frequency (PF), coefficient of variation (CV), Lempel-Ziv complexity (LZC), and trial-to-trial variability (TTV). Our main findings are: (i) atypical temporal dynamics in resting state, specifically in the alpha and theta bands as measured by peak frequency (PF), coefficient of variation (CV) and power; (ii) decreased reactivity to external deviant stimuli as measured by decreased changes in stimulus-induced variance and complexity – TTV, LZC, and power and frequency sliding (FS, PS); (iii) correlation of stimulus related measures (TTV, LZC, PS, FS) with resting state measures. Together, our findings show that resting state dynamics alone are atypical in MDD and, even more important, strongly shapes the dynamics of subsequent stimulus-induced activity. We thus conclude that MDD can be characterized by an atypical temporal dynamic of its rest-stimulus interaction; that, in turn, makes it difficult for depressed patients to react to relevant stimuli such as the deviant tone in our paradigm.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».