New perspectives on the neurobiology of PTSD: High-resolution imaging of neural circuit (dys)function with magnetoencephalography
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Combat-related posttraumatic stress disorder (PTSD) is increasingly conceptualized in psychiatry as a disorder of dysfunctional neural circuits. Advances in neuroimaging have enabled the study of those networks non-invasively. PTSD is currently assessed using subjective self-reporting to inform crucial decisions, such as fitness to deploy, but objective markers would aid in diagnosis and return-to-deployment decisions. Methods: Magnetoencephalography (MEG) allows investigation of neural circuit function via imaging of brain waves (known as neural oscillations) that index information processing in the brain and would prove a reliable, objective, biomarker. These measures of brain function establish how regions communicate to form brain circuits that support thinking and behaviour. Results: Studies into intrinsic brain function, both during rest and when engaged in a task designed to tap into cognitive dysfunction, have found these neurobiological mechanisms are disrupted in PTSD and are a reliable objective marker of illness. We now know that these alterations in brain function are directly related to core symptoms of PTSD and comorbid cognitive-behavioural challenges. Discussion: Continued characterization of neural function using MEG and related methods will advance understanding of the neurobiology underlying PTSD; allow for the identification of biomarkers that, coupled with machine learning, will aid in diagnoses; provide individualized therapeutic targets for neurostimulation; predict treatment outcomes; and track disorder remission in military personnel and Veterans who are disproportionately affected by this devastating illness.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».