Neural Correlates of Sustained Attention During Disengagement From Repetitive Thought
Notice bibliographique
Résumé
Background: Repetitive thought (e.g., worry; rumination) is a major transdiagnostic symptom and mechanism of internalizing psychopathology. Ability to regulate RT is particularly clinically important. Prior work implicates the default mode network (DMN) in self-generated and memory-driven cognitions including RT. However, few studies have investigated the neural correlates corresponding to successful RT regulation.Method: Participants were 57 (32 female, 4 nonbinary, M age = 30) community-residing adults aged 20-45 oversampled for severe RT. 79% met criteria for one or more DSM-5 disorders. Participants completed an fMRI RT disengagement task during which they first viewed their own self-identified RT stimuli and perseverated as normal, then shifted attention to a validated sustained attention task, and finally responded to thought probes assessing momentary RT disengagement success. Study design, hypotheses, and analytic plan were preregistered on OSF (https://osf.io/qy4df).Results: More difficulty disengaging from RT corresponded to worse attention task performance (slower responding with no increase in accuracy); reduced activity in the salience, ventral and dorsal attention networks; and reduced connectivity between the DMN (posterior cingulate cortex) and dorsal attention network; but not reduced activity in or connectivity of DMN.Conclusions and relevance: Successful regulation of repetitive thought may rely on the effective recruitment of attentional resources, but downregulation of DMN may not be necessary. Clinically, these findings suggest potential benefit from interventions that focus more on upregulating attentional functioning than on downregulating networks believed to subserve repetitive thought.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».