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Enregistrement W4404734877 · doi:10.1016/j.nicl.2024.103716

Functional connectivity profiles in remitted depression and their relation to ruminative thinking

2024· article· en· W4404734877 sur OpenAlexaff
Zhuo Fang, Emma Lynn, Verner Knott, Natalia Jaworska

Notice bibliographique

RevueNeuroImage Clinical · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyFunctional connectivityRuminationDepression (economics)Cognitive psychologyDefault mode networkCognitionClinical psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The triple network model suggests that dysfunction in three major brain networks - the default mode network (DMN), central executive network (CEN), and salience network (SN) - might contribute to cognitive impairments in various psychiatric disorders, including major depressive disorder (MDD). While hyperconnectivity in the DMN, hypoconnectivity in the CEN, and abnormal SN connectivity have been observed in acutely depressed patients, evidence for network alterations during remission is limited. Further, there are few studies examining connectivity in people in remission from MDD (rMDD) during emotional processing tasks, including during affective cognition (i.e., tasks that encompass affective processing in the context of cognitive processes, such as inhibition). To address these literature gaps, this study compared functional connectivity (FC) between resting and task conditions, specifically during the emotional Stroop (eStroop) task, as well as between rMDD and healthy volunteers (HVs), within and between nodes of the three networks. We also explored how FC relates to rumination in the rMDD group, given that rumination tends to persist in rMDD and involves affective and cognitive networks. We unexpectedly found greater FC during the task vs. rest condition within the DMN, and decreased FC during the task vs. rest conditions within the CEN and SN across the groups. Greater FC during the task vs. rest condition between DMN and SN nodes, as well as between CEN and SN nodes were also observed. These effects were more pronounced in the rMDD group as per our exploratory analyses. Additionally, the rMDD vs. HV group showed higher FC between DMN-CEN nodes, regardless of condition. Higher hopeless rumination scores were associated with decreased resting FC within the DMN, while higher active problem-solving scores were associated with increased task FC within the DMN in the rMDD group. These findings suggest that tasks engaging affective cognition processes influence FC within and among the three networks, with this effect more pronounced in the rMDD group. This might indicate potential protective and compensatory mechanisms in rMDD and expands our understanding of large-scale intrinsic network connectivity alterations during remission from depression. However, given the limited sample and the exploratory nature of some of our analyses, replication is necessary.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,444
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,174
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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