The dark sides of the brain: A systematic review and meta-analysis of functional neuroimaging studies on trait aggression
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Aggression is a worldwide issue that has significant consequences for both the victims and societies. However, aggression may vary in its underlying motivation (i.e., reactive versus proactive) and the forms in which it occurs (i.e., physical versus verbal). Yet, functional brain correlates differentiating these types remains largely unknown. A systematic search was conducted up to May 1st 2023, using PubMed, Google Scholar, and Web of Science, to identify relevant functional neuroimaging studies that included measures of General Aggression, Reactive Aggression, Proactive Aggression, Physical Aggression and Verbal Aggression. Coordinate-based meta-analysis was conducted using both spatial convergence (ALE) and effect-size (SDM-PSI) approaches. Sixty-seven functional neuroimaging 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. Our findings highlight the importance of examining the types of aggression (i.e., motivation and forms) within a transdiagnostic framework. Therefore, characterizing the neurobiological substrates of aggression may expand our search for targeted neuromodulation and pharmacological treatments.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle