Impaired attentional and socio-affective networks in subjects with antisocial behaviors: a meta-analysis of resting-state functional connectivity studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the past decade, there has been a growing interest in examining resting-state functional connectivity deficits in subjects with conduct and antisocial personality disorder. Through meta-analyses and literature reviews, extensive work has been done to characterize their abnormalities in brain activation during a wide range of functional magnetic resonance imaging (fMRI) tasks. However, there is currently no meta-analytical evidence regarding neural connectivity patterns during resting-state fMRI. Therefore, we conducted a coordinate-based meta-analysis of resting-state fMRI studies on individuals exhibiting antisocial behaviors. Of the retrieved studies, 18 used a seed-based connectivity approach (513 cases v. 488 controls), 20 employed a non-seed-based approach (453 cases v. 460 controls) and 20 included a correlational analysis between the severity of antisocial behaviors and connectivity patterns (3462 subjects). Meta-analysis on seed-based studies revealed significant connectivity deficits in the amygdala, middle cingulate cortex, ventral posterior cingulate cortex-precuneus, ventromedial and dorsomedial prefrontal cortex, premotor cortex, and superior parietal lobule. Additionally, non-seed-based meta-analysis showed increased connectivity in the ventral posterior cingulate cortex and decreased connectivity in the parietal operculum, calcarine cortex, and cuneus. Finally, we found meta-analytical evidence for negative relationship between the severity of antisocial behaviors and connectivity with the ventromedial prefrontal cortex. Functional characterization and meta-analytical connectivity modeling indicated that these findings overlapped with socio-affective and attentional processes. This further underscores the importance of these functions in the pathophysiology of conduct and antisocial personality 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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».