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Enregistrement W4285820827 · doi:10.3389/fnbeh.2022.888358

Scene Construction and Spatial Processing in Post-traumatic Stress Disorder

2022· article· en· W4285820827 sur OpenAlexafffund
Hannah Marlatte, Derek Beaton, Sarah Adler-Luzon, Lina Abo-Ahmad, Asaf Gilboa

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Behavioral Neuroscience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalBaycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Alliance for Research on Schizophrenia and Depression
Mots-clésPsychologySpatial memoryWhite matterHippocampal formationDiffusion MRICognitionCognitive psychologyTraumatic stressNeuroscienceAudiologyMedicineWorking memoryClinical psychologyMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Post-traumatic stress disorder (PTSD) is associated with hippocampal system structural and functional impairments. Neurobiological models of PTSD posit that contextual memory for traumatic events is impaired due to hippocampal system dysfunction whilst memory of sensory details is enhanced due to amygdalar impact on sensory cortices. If hippocampal system dysfunction is a core feature of PTSD, then non-traumatic hippocampal-dependent cognitive functions such as scene construction, spatial processing, and memory should also be impaired in individuals with PTSD. Methods: = 13) also completed a navigation task in a virtual environment, and underwent structural T1, T2 and diffusion-tensor MRI to quantify gray and white matter integrity. We examined the relationship between spatial processing, neural integrity, and symptom severity in a multiple factor analysis. Results: Overall, patients with PTSD showed impaired performance in both tasks compared to controls. Scenes imagined by patients were less vivid, less detailed, and generated less sense of presence; importantly they had disproportionally reduced spatial coherence between details. Patients also made more errors during virtual navigation. Two components of the multiple factor analysis captured group differences. The first component explained 25% of the shared variance: participants that constructed less spatially coherent scenes also made more navigation errors and had reduced white matter integrity to long association tracts and tracts connecting the hippocampus, thalamus, and cingulate. The second component explained 20% of the variance: participants who generated fewer scene details, with less spatial coherence between them, had smaller hippocampal, parahippocampal and isthmus cingulate volumes. These participants also had increased white matter integrity to the right hippocampal cingulum bundle. Conclusion: Our results suggest that patients with PTSD are impaired at imagining even neutral spatially coherent scenes and navigating through a complex spatial environment. Patients that showed reduced spatial processing more broadly had reduced hippocampal systems volumes and abnormal white matter integrity to tracts implicated in multisensory integration.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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