Neural Mechanisms Underlying the Impact of Psychological Resilience on Psychosocial Stress Responses
Notice bibliographique
Résumé
Background: High psychological resilience (HR) could protect individuals from psychosocial stress and thereby make individuals less vulnerable to depression and anxiety; however, the underlying neural mechanism remains to be investigated. Methods: The Montreal Imaging Stress Task (MIST) was administered to participants of 59 healthy individuals with HR and 56 individuals with low psychological resilience (LR) during functional magnetic resonance imaging (fMRI) scanning. Cortisol concentrations and subjective stress levels were collected across the MIST. Repeated measures analyses of variance were conducted to measure the group differences in subjective and cortisol stress responses. Two‐sample t ‐tests were conducted to detect the group differences in stress‐related brain activation and functional connectivity (FC). Results: The LR group exhibited an increase in cortisol concentration after the MIST, whereas the HR group exhibited a decrease in cortisol concentration after the MIST. The LR group exhibited higher activation in the left anterior insula and lower FC between the left orbitofrontal cortex (OFC) and the right temporal pole (TP) (all p FWE < 0.05). Mediation analyses revealed that the left anterior insula mediates the relationship between psychological resilience and depression and the left OFC–right TP FC mediates the relationship between psychological resilience and anxiety. Conclusions: Findings highlight that the anterior insula and OFC–TP FC could be the critical neural mechanism underlying the interaction between psychological resilience and psychosocial stress. Moreover, higher anterior insula activation and lower OFC–TP FC could be the crucial neural mechanism of individuals with low psychological resilience developing into depression/anxiety when experiencing daily psychosocial stressors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».