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Enregistrement W4412836990 · doi:10.1038/s41380-025-03105-x

The habenula in mood disorders: A systematic review of human studies

2025· review· en· W4412836990 sur OpenAlexafffund
Jean‐Simon Fortin, Mathilde Lafleur, Charles Parisien, Sébastien Hétu

Notice bibliographique

RevueMolecular Psychiatry · 2025
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurotransmitter Receptor Influence on Behavior
Établissements canadiensHEC MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésPsychologyMoodMood disordersHabenulaHuman studiesNeurosciencePsychiatryPsychotherapistMedicineCentral nervous systemAnxietyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In animal models, the habenula has been identified as a key structure involved in mood disorders (MDs). Thanks to recent technological advancements, a burgeoning body of work has also investigated the habenula in the context of human MDs. OBJECTIVE: This systematic review aims to synthesize findings from human studies concerning the habenula and its relationship with MDs. The review was conducted according to PRISMA guidelines. The literature search yielded 93 articles, of which 50 articles were included in the review. RESULTS: We found that the evidence for baseline habenular hyperactivity in human depression is mixed. Although the finding of baseline habenular hyperactivity is widely replicated in animal models of depression, the available evidence is not sufficient to either conclude the presence or the absence of this hyperactivity in human depression. As for findings from resting-state functional connectivity (RSFC) studies, they were mainly inconsistent across studies. Nevertheless, a notable observation is that alterations in connectivity between the habenula and regions of the default mode network (DMN) were overrepresented in the results, suggesting that connections between the habenula and DMN regions may play a role in MDs. Lastly, we found no evidence indicating that MDs are linked to changes in habenular volume.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,352 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations8
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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