The Neurobiology of Anorexia Nervosa and Abnormal Reward Learning Processes: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: Given the array of neuroimaging studies examining the neurobiology of anorexia nervosa, the purpose of this paper was to further highlight localized neurobiological abnormalities when examining reward learning pathways in patients suffering from AN. Methods: Literature searches using PsycINFO, EMBASE, and MEDLINE were conducted in March of 2022 using search terms relating to AN, reward learning, and neuroimaging. Relevant studies that were included must be written in English, have at least one clinical sample of either acute and/or recovered adult and/or adolescent female patients with anorexia nervosa, be controlled studies with a healthy female control group, be published in a peer-reviewed journal, and containing a neuroimaging component. Results: For this systematic review, 20 relevant studies were included to elucidate the brain regional and functional differences with respect to reward learning pathways in individuals with AN when compared to healthy controls. These differences include dopamine neuron and cortisol release abnormalities in relation to dopaminergic pathways, as well as regional differences involved in reward learning subconstructs that include reward expectancies, punishment sensitivity, social reward, and body dissatisfaction and body image distortion. Conclusion: In examining the brain regional and functional differences across individuals with AN with respect to the reward learning construct, further research efforts that focus on these important reward learning abnormalities might help inform the development of new clinical interventions aimed at these particular pathways.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».