Brain network topology predicts participant adherence to mental training programs
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Notice bibliographique
Résumé
Adherence determines the success and benefits of mental training (e.g., meditation) programs. It is unclear why some participants engage more actively in programs for mental training than others. Understanding neurobiological factors that predict adherence is necessary for understanding elements of learning and to inform better designs for new learning regimens. Clustering patterns in brain networks have been suggested to predict learning performance, but it is unclear whether these patterns contribute to motivational aspects of learning such as adherence. This study tests whether configurations of brain connections in resting-state fMRI scans can be used to predict adherence to two programs: meditation and creative writing. Results indicate that greater system segregation and clustering predict the number of practice sessions and class participation in both programs at a wide range of network thresholds (corrected p value < 0.05). At a local level, regions in subcortical circuitry such as striatum and accumbens predicted adherence in all subjects. Furthermore, there were also some important distinctions between groups: Adherence to meditation was predicted by connectivity within local network of the anterior insula and default mode network; and in the writing program, adherence was predicted by network neighborhood of frontal and temporal regions. Four machine learning methods were applied to test the robustness of the brain metric for classifying individual capacity for adherence and yielded reasonable accuracy. Overall, these findings underscore the fact that adherence and the ability to perform prescribed exercises is associated with organizational patterns of brain connectivity.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle