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Enregistrement W4283767448 · doi:10.1111/pcn.13442

Neural correlates of N‐back task performance and proposal for corresponding neuromodulation targets in psychiatric and neurodevelopmental disorders

2022· review· en· W4283767448 sur OpenAlexafffund
Lucia Mencarelli, Sara M. Romanella, Giorgio Di Lorenzo, Ilya Demchenko, Venkat Bhat, Símone Rossi, Emiliano Santarnecchi

Notice bibliographique

RevuePsychiatry and Clinical Neurosciences · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health ResearchDefense Advanced Research Projects AgencyRoyal College of Physicians and Surgeons of CanadaUniversity of TorontoHarvard UniversityAdvanced Research Projects AgencyNational Institutes of HealthGovernment of CanadaOffice of the Director of National IntelligenceIntelligence Advanced Research Projects ActivityMinistry of Health MexicoNational Institute of Mental HealthBeth Israel Deaconess Medical CenterFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésPsychologyBipolar disorderSchizophrenia (object-oriented programming)Dorsolateral prefrontal cortexAttention deficit hyperactivity disorderNeuroscienceCognitionParietal lobeWorking memoryMajor depressive disorderPrefrontal cortexBrain activity and meditationAudiologyPsychiatryMedicineElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: Working memory (WM) deficit represents the most common cognitive impairment in psychiatric and neurodevelopmental disorders, making the identification of its neural substrates a crucial step towards the conceptualization of restorative interventions. We present a meta-analysis focusing on neural activations associated with the most commonly used task to measure WM, the N-back task, in patients with schizophrenia, depressive disorder, bipolar disorder, and attention-deficit/hyperactivity disorder. Showing qualitative similarities and differences in WM processing between patients and healthy controls, we propose possible targets for cognitive enhancement approaches. METHODS: Selected studies, following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines, were analyzed through the activation likelihood estimate statistical framework, with subsequent generation of disorder-specific N-back activation maps. RESULTS: Despite similar WM deficits shared across all disorders, results highlighted different brain activation patterns for each disorder compared with healthy controls. In general, results showed brain activity in frontal, parietal, subcortical, and cerebellar regions; however, reduced engagement of specific nodes of the fronto-parietal network emerged in patients compared with healthy controls. In particular, neither bipolar nor depressive disorders showed detectable activations in the dorsolateral prefrontal cortices, while their parietal activation patterns were lateralized to the left and right hemispheres, respectively. On the other hand, patients with attention-deficit/hyperactivity disorder showed a lack of activation in the left parietal lobe, whereas patients with schizophrenia showed lower activity over the left prefrontal cortex. CONCLUSION: These results, together with biophysical modeling, were then used to discuss the design of future disorder-specific cognitive enhancement interventions based on noninvasive brain stimulation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,759
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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