Disturbances across whole brain networks during reward anticipation in an abstinent addiction population
Notice bibliographique
Résumé
The prevalent spatial distribution of abnormalities reported in cognitive fMRI studies in addiction suggests there are extensive disruptions across whole brain networks. Studies using resting state have reported disruptions in network connectivity in addiction, but these studies have not revealed characteristics of network functioning during critical psychological processes that are disrupted in addiction populations. Analytic methods that can capture key features of whole brain networks during psychological processes may be more sensitive in revealing additional and widespread neural disturbances in addiction, that are the provisions for relapse risk, and targets for medication development. The current study compared a substance addiction (ADD; n = 83) group in extended abstinence with a control (CON; n = 68) group on functional MRI (voxel-wise activation) and global network (connectivity) measures related to reward anticipation on a monetary incentive delay task. In the absence of group differences on MID performance, the ADD group showed reduced activation predominantly across temporal and visual regions, but not across the striatum. The ADD group also showed disruptions in global network connectivity (lower clustering coefficient and higher characteristic path length), and significantly less connectivity across a sub-network comprising frontal, temporal, limbic and striatal nodes. These results show that an addiction group in extended abstinence exhibit localised disruptions in brain activation, but more extensive disturbances in functional connectivity across whole brain networks. We propose that measures of global network functioning may be more sensitive in highlighting latent and more widespread neural disruptions during critical psychological processes in addiction and other psychiatric disorders.
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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 | 0,001 | 0,023 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».