Brain-based correlates of depression and traumatic brain injury: a systematic review of structural and functional magnetic resonance imaging studies
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Depression is prevalent after traumatic brain injury (TBI). However, there is a lack of understanding of the brain-based correlates of depression post-TBI. This systematic review aimed to synthesize findings of structural and functional magnetic resonance imaging (MRI) studies to identify consistently reported neural correlates of depression post-TBI. Methods: A search for relevant published studies was conducted through OVID (MEDLINE, APA PsycINFO, and Embase), with an end date of August 3rd, 2023. Fourteen published studies were included in this review. Results: TBI patients with depression exhibited distinct changes in diffusion- based white matter fractional anisotropy, with the direction of change depending on the acuteness or chronicity of TBI. Decreased functional connectivity (FC) of the salience and default mode networks was prominent alongside the decreased volume of gray matter within the insular, dorsomedial prefrontal, and ventromedial prefrontal cortices. Seven studies reported the correlation between observed neuroimaging and depression outcomes. Of these studies, 42% indicated that FC of the bilateral medial temporal lobe subregions was correlated with depression outcomes in TBI. Discussion: This systematic review summarizes existing neuroimaging evidence and reports brain regions that can be leveraged as potential treatment targets in future studies examining depression post-TBI.
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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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».