Real-time functional magnetic resonance imaging neurofeedback training of amygdala upregulation increases affective flexibility in depression
Notice bibliographique
Résumé
Background: Decreased affective flexibility is associated with depression symptoms, and it has been suggested that common interventions may target this mechanism. To explore this hypothesis, we evaluated whether real-time functional magnetic resonance imaging neurofeedback (rtfMRI-nf) training to increase the amygdala responses during positive memory recall resulted in both symptom improvements, as has been observed previously, and flexibility to decrease amygdala reactivity in response to a cognitive task among patients with major depressive disorder (MDD). Methods: In a double-blind, placebo-controlled, randomized clinical trial, adults with MDD received 2 sessions of rtfMRI-nf training to increase their amygdala (experimental group) or parietal (control group) responses during positive autobiographical memory recall. We evaluated signal changes in the amygdala during both the positive memory neurofeedback and a subsequent counting condition. Results: We included 38 adults with MDD, including 16 in the experimental group and 22 in the control group. In the experimental group, amygdala activity increased ( t > 2.01, df < 27, p < 0.05, d > 0.5) and depressive symptoms decreased (−8.57, 95 % confidence interval [CI] −15.12 to −2.59; t13 = −3.06, p = 0.009, d = 1). Amygdala activity during the count condition decreased after rtfMRI-nf (−0.16, 95 % CI −0.23 to −0.09; t396 = 4.73, p < 0.001, d = 0.48) and was correlated with decreased depression scores ( r = 0.46, p = 0.01). We replicated previous results and extended them to show decreased amygdala reactivity to a cognitive task during which no neurofeedback was provided. Limitations: The count condition was reported by participants as negative, but emotionality or accuracy during this condition was not assessed. Conclusion: These results suggest that nominally targeting unidimensional change in neural mechanisms could have implications for bidirectional control, increasing the likely reach and explanatory framework for how common depression interventions work. Trial registration: ClinicalTrials.gov NCT02709161.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».