Identifying Disease-Specific Neural Reactivity to Psychosocial Stress in Borderline Personality Disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with borderline personality disorder (BPD) typically present emotion dysregulation (ED) when faced with adversity. However, it is argued that altered stress response may be more influenced by ED than BPD-specific traits. Here, we investigated this issue with functional magnetic resonance imaging using another ED condition as clinical control, i.e., bipolar disorder (BD), and controlling for ED traits. METHODS: We recruited 17 patients with BD, 24 patients with BPD, and 32 healthy control (HC) subjects. We adapted a functional magnetic resonance imaging-compatible psychosocial stressor task (Montreal Imaging Stress Task) in which participants are placed under time pressure when performing mental calculations and then receive immediate performance feedback (positive, negative, and neutral). ED traits were measured via self-report questionnaires targeting cognitive emotion dysregulation, affective lability, and trait anger and anxiety. RESULTS: Relative to patients with BD and HC subjects, patients with BPD exhibited overactive corticolimbic reactivity across all conditions, particularly in self-monitoring and emotion regulation regions such as the orbitofrontal cortex and anterior insula, even when controlling for ED. Conversely, patients with BD exhibited hypoactive corticolimbic reactivity to all feedback conditions compared with patients with BPD and HC subjects, even after controlling for ED. HC subjects exhibited significantly lower amygdala/hippocampus activity compared with both clinical groups, although this did not survive when controlling for ED. CONCLUSIONS: This study provides new insight into BPD-specific neural stress responding, suggesting hyperactive self- and emotion-regulatory neural psychosocial stress responding, independent of ED traits. The findings also highlight the importance of considering BPD as a diagnostic profile distinguishable from other ED disorder clinical groups.
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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 | 0,001 |
| 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 ».