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Enregistrement W4408215775 · doi:10.1101/2025.03.06.25323494

Lesion network localization of functional and somatic symptoms

2025· preprint· en· W4408215775 sur OpenAlexaff
Beatrice Annunziata Milano, Stephan Palm, Matthew J. Burke, William Drew, Isaiah Kletenik, Andrew R. Pines, Maurizio Corbetta, Jordan Grafman, Jonathan Downar, Shan Siddiqi

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoColumbia CollegeSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSomatic cellLesionNeuroscienceAnterior cingulate cortexConnectomeCingulate cortexStimulationPsychologyOrbitofrontal cortexMagnetoencephalographyMedicineFunctional connectivityBiologyPsychiatryElectroencephalographyCentral nervous systemCognitionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Functional and somatic symptoms with no detectable structural abnormalities are a common cause of disability. These symptoms are widely believed to have neuropsychiatric origins, and thus may respond to network-targeted brain stimulation. To derive a network-based target, we studied functional and somatic disability after focal brain lesions. Using a normative human connectome database (n=1000), we mapped the circuitry functionally connected to lesions that selectively influence such symptoms in two datasets. First, in ischemic stroke (n=101), we mapped a network causally associated with self-reported functional disability, independent of individual measures of disability. In an independent sample with penetrating head trauma (n=181), lesions connected to our network were associated with greater somatic concern (p=0.001). Across both datasets, functional and somatic symptoms were most associated with lesions connected to the orbitofrontal cortex (pFWE<0.01) and dorsal anterior cingulate, which we propose as potential brain stimulation targets.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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