Cannabis use impacts pre‐stimulus neural activity in the visual cortices of people with <scp>HIV</scp>
Notice bibliographique
Résumé
People with HIV (PWH) use cannabis at a higher rate than the general population, but the influence on neural activity is not well characterized. Cannabis use among PWH may have a beneficial effect, as neuroinflammation is known to be a critical problem in PWH and cannabis use has been associated with a reduction in proinflammatory markers. Thus, it is important to understand the net impact of cannabis use on brain and cognitive function in PWH. In this study, we collected magnetoencephalographic (MEG) brain imaging data on 81 participants split across four demographically matched groups (i.e., PWH using cannabis, controls using cannabis, non-using PWH, and non-using controls). Participants completed a visuospatial processing task during MEG. Time-frequency resolved voxel time series were extracted to identify the dynamics of oscillatory and pre-stimulus baseline neural activity. Our results indicated strong theta (4-8 Hz), alpha (10-16 Hz), and gamma (62-72 Hz) visual oscillations in parietal-occipital brain regions across all participants. PWH exhibited significant behavioral deficits in visuospatial processing, as well as reduced theta oscillations and elevated pre-stimulus gamma activity in visual cortices, all of which replicate prior work. Strikingly, chronic cannabis use was associated with a significant reduction in pre-stimulus gamma activity in the visual cortices, such that PWH no longer statistically differed from controls. These results provide initial evidence that cannabis use may normalize some neural aberrations in PWH. This study fills an important gap in understanding the impact of cannabis use on brain and cognitive function in PWH.
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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 | 0,000 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».