Functional connectivity alterations between default mode network and occipital cortex in patients with obsessive-compulsive disorder (OCD)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction A meta-analysis by Gürsel et al. (2018) found altered functional connectivity in OCD patients within and between default mode (DMN), salience (SN), and frontoparietal networks (FPN), as well as evidence for aberrant fronto-striatal circuitry. Objectives Testing the replicability of meta-analysis rsfMRI findings in OCD patients. Methods We measured functional connectivity during resting-state fMRI in a sample of OCD patients (n=24) and controls matched for age and sex (n=33). The CONN toolbox implemented in SPM was used to perform seed-to-voxel analysis using 30 seed regions based on the previous meta-analytic findings. Results OCD patients showed reduced functional connectivity between SN and DMN compared to controls, replicating previous findings. We did not observe significant group differences of functional connectivity within the DMN, SN, or FPN. The strongest finding consisted of altered connectivity between DMN and SN to the visual network. OCD patients showed reduced functional connectivity between the left lateral parietal seed (LPl) and the inferior lateral occipital pole left (iLOCl) compared to controls. Furthermore, the LPl was found to be hyperconnected with the right superior lateral occipital cortex (sLOCr) and the right precuneus. This finding was positively correlated to OCD symptom severity, especially compulsions. Conclusions Our findings replicated partly the meta-analysis findings, specifically reduced connectivity between SN and DMN. Using seeds based on the meta-analysis, we identified aberrations between the SN and, in particular, the DMN to the visual network. This raises the question about the visual system’s involvement in OCD symptoms and the abnormal connectivity of a unimodal region to the multimodal DMN. Disclosure No significant relationships.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».