Nicotine dependence and functional connectivity of insular cortex subregions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The insular cortex has been identified as a promising target in brain-based therapies for Tobacco Use Disorder, and has three major sub-regions (ventral anterior, dorsal anterior, and posterior) that serve distinct functional networks. How these subregions and associated networks contribute to nicotine dependence has not been well understood, and therefore was the subject of this study. Forty-seven individuals (24 women; 18-45 years old) who smoked cigarettes daily rated their dependence using the Fagerström Test for Nicotine Dependence (FTND), abstained from smoking overnight (~12 h), and underwent resting-state functional MRI. Correlations between dependence and resting-state functional connectivity (RSFC) of the major insular sub-regions were evaluated using whole-brain-corrected voxel-wise analyses and post-hoc region-of-interest (ROI) analyses. Dependence was analyzed both as a unitary (FTND total score) and bivariate construct – two FTND factors (“morning smoking” and “daytime smoking”). Dependence was negatively correlated with connectivity of both the right dorsal and left ventral anterior insula with the left precuneus, and with connectivity of the left posterior insula to the left putamen. In post-hoc analyses, dependence correlated negatively with connectivity between all anterior insula subregions and the left precuneus, and with bilateral posterior insula connectivity with the left posterior putamen. The latter finding was driven by “daytime smoking”. These results suggest an anterior-posterior distinction in functional insular networks associated with different dimensions of nicotine dependence, with greater dependence linked to weaker connectivity. They may inform therapeutic approaches involving brain stimulation that may elicit differential clinical outcomes depending on the insular subnetwork targeted.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».