The self in depression and anxiety as a transdiagnostic and differential-diagnostic neural marker: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Accurate and early diagnosis of Depression and Anxiety is met with the challenge of comorbid presentations and the neglect of the basic disturbances of self in current diagnostic criteria. Here, we review studies employing functional magnetic resonance imaging (fMRI) with self-based tasks in major depressive disorder (MDD) and anxiety disorders (AD) to determine the transdiagnostic and differential-diagnostic applicability of neural markers related to the self. This systematic review identified three main findings: (I) Large-scale brain-wide changes related to self-dysfunction overlap significantly between MDD and AD. (II) Regional changes are unspecific to tasks and stimuli confirming their specificity to the self as distinguished from other cognitive functions. (III) MDD affects regions related to emotional-cognitive processing like the anterior cingulate cortex, while AD involves prefrontal and insular regions associated with interoceptive and emotional-cognitive regulation. Our systematic review shows the utility of the self as a transdiagnostic marker that exhibits neural topographic similarities across the diagnostic boundaries of MDD and AD. More fine-grained regional differences between MDD and AD can be found within their underlying large scale neural similarities, allowing for their differential-diagnostic specification. In conclusion, we demonstrate the relevance of the self as both a transdiagnostic and differential diagnostic neural marker in MDD and AD. • Major depressive disorder (MDD) and anxiety disorder (AD) share significant brain-wide changes related to self-dysfunction. • These brain-wide changes persist across different task paradigms, supporting their specificity to self. • MDD and AD differ in their involvement with emotional processing and prefrontal/insular regions, respectively.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».