Brain Networks Underlying Catatonia
Notice bibliographique
Résumé
Since the initial clinical delineation of catatonia in 1874, two distinct conceptual frameworks have emerged: one viewing catatonia as a psychomotor disorder, rooted in Kahlbaum’s legacy, and the other interpreting it as a primarily motor phenomenon, aligned with the perspectives of Kraepelin and Bleuler. This historical dichotomy is reflected in contemporary investigations into the pathophysiological mechanisms of catatonia. Neuroimaging studies utilizing motor and behavioral rating scales, such as the Bush-Francis Catatonia Rating Scale, have highlighted alterations in dopamine-mediated cortical and subcortical motor circuits – specifically the basal ganglia, supplementary motor area, primary motor cortex, and cerebellum – as key neuronal correlates of catatonia. In contrast, studies employing the Northoff Catatonia Rating Scale, a scale integrating affective, motor, and behavioral criteria within a psychomotor framework, have identified disruptions in higher-order frontoparietal networks, including the prefrontal, orbitofrontal, and primary motor cortices, as well as the limbic system. These networks appear to be dysregulated by imbalances in glutamatergic and gamma-aminobutyric acid transmission, underscoring the complex interplay between motor, affective, and cognitive domains in the pathophysiology of catatonia. This chapter introduces the pathophysiology of catatonia from a systemic (network-based) perspective, irrespective of its association with mental or medical disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».