The Dark Sides of the Brain: A Systematic Review and Meta-Analysis of Functional Neuroimaging Studies on Aggression
Notice bibliographique
Résumé
Background. Aggression is a worldwide issue that has significant consequences for both the victims and societies. However, aggression is an umbrella terms with subcomponents such as motivation (i.e., Reactive versus Proactive) and forms (i.e., Physical versus Verbal) which aggressive behaviors may occur. Yet, brain circuits differentiating these subcomponents remains largely unknown.Method. A systematic search strategy was conducted up to May 1st 2023, using PubMed, Google Scholar, and Web of Science, to identify relevant studies. Coordinate-based meta-analysis was conducted on General Aggression, Reactive Aggression, Proactive Aggression, Physical Aggression and Verbal Aggression using spatial convergence (ALE) and effect-size (SDM-PSI) approaches.Results. Sixty-seven studies met the inclusion criteria. Meta-analysis revealed similar yet distinct neural correlates for General Aggression (i.e., Amygdala, Precuneus, Intraparietal Sulcus, Angular and Middle Temporal Gyri), Reactive Aggression (i.e., Amygdala, Periaqueductal Grey, Posterior Insula, & Central Opercular Cortex), Proactive Aggression (i.e., Septal Area, & Amygdala), Physical Aggression (i.e., Dorsal Premotor Cortex, Dorsal Caudate, & Dorsal Anterior Cingulate Cortex), and Verbal (i.e., Dorsal Anterior Cingulate Cortex). Exploratory analyses revealed the importance of affective, cognitive and social cognition processes as well as serotoninergic, dopaminergic, and cholinergic systems in the neural underpinnings of aggressive behaviors.Conclusion. Our findings highlight the importance of examining the subcomponents of aggression (i.e., motivation and forms) within a transdiagnostic framework. Hence, characterizing the neurobiological substrates of aggression may expand our search for targeted neuromodulation and pharmacological treatments.
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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 | 0,013 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».