Atypical oscillatory dynamics during emotional face processing in paediatric obsessive–compulsive disorder with MEG
Notice bibliographique
Résumé
Children and youth with obsessive-compulsive disorder (OCD) demonstrate difficulties with social, emotional and cognitive functions in addition to the core diagnosis of obsessions and compulsions. This is the first magnetoencephalography (MEG) study to examine whole-brain neurophysiological functional connectivity of emotional face processing networks in paediatric OCD. Seventy-two participants (OCD: n = 36; age 8-17 yrs; typically developing controls: n = 36, age 8-17 yrs) completed an implicit emotional face processing task in the MEG. Functional connectivity networks in canonical frequency bands were compared between groups, and within OCD and control groups between emotions (angry vs. happy). Between groups, participants with OCD showed increased functional connectivity in the gamma band to angry faces, suggesting atypical perception of angry faces in OCD. Within groups, the OCD group showed greater engagement of the beta band, suggesting the over-use of top-down processing when perceiving happy versus angry emotions, while controls engaged in bottom-up gamma processing, also greater to happy faces. Over-activation of top-down processing has been linked to difficulties modifying one's cognitive set. Findings establish altered patterns of neurophysiological connectivity in children with OCD, and are striking in their oscillatory specificity. Our results contribute to a greater understanding of the neurobiology of the disorder, and are foundational for the possibility of alternative targets for intervention.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».