Disrupted thalamocortical functional connectivity and canonical resting-state network integration in posttraumatic stress disorder
Notice bibliographique
Résumé
The thalamus exhibits widespread connectivity to the entire cortical mantle, yet distinct thalamic subregions possess unique connectivity profiles and functional roles. While the thalamus has been consistently implicated in posttraumatic stress disorder (PTSD), fine-grained investigations examining thalamic subregions and nuclei remain sparse. We examined how resting-state functional connectivity (RSFC) of thalamic nuclei with the cortex and large-scale brain networks may contribute to PTSD using high-resolution functional magnetic resonance imaging (fMRI) data from a multi-site dataset of PTSD cases and controls (n = 397). We show that the pulvinar nuclei exhibit weaker RSFC with sensorimotor and salience regions, while the medial geniculate nucleus (MGN) exhibits stronger RSFC with the sensorimotor cortex in PTSD. Greater PTSD severity correlated with weaker RSFC between both the pulvinar and mediodorsal thalamus and cortical sensory/motor regions in the frontal, parietal, and occipital lobes. We identified that the default mode network of PTSD participants had stronger RSFC with the mediodorsal thalamus, while the salience and somatosensory networks exhibited stronger RSFC with somatomotor thalamic nuclei. Fine-grained thalamic mapping is important for uncovering thalamocortical disruptions in PTSD. Thalamic RSFC shows a shift toward heightened subcortical sensory responsivity and diminished voluntary control and cognitive regulation in PTSD.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».