Image_1_Anatomical Connectivity-Based Strategy for Targeting Transcranial Magnetic Stimulation as Antidepressant Therapy.tif
Notice bibliographique
Résumé
Objectives<p>Abnormal activity of the subgenual anterior cingulate cortex (sACC) is implicated in depression, suggesting the sACC as a potentially effective target for therapeutic modulation in cases resistant to conventional treatments (treatment-resistant depression, TRD). We hypothesized that areas in the prefrontal cortex (PFC) with direct fiber connections to the sACC may be particularly effective sites for treatment using transcranial magnetic stimulation (TMS). The aim of this study was to identify PFC sites most strongly connected to the sACC.</p>Methods<p>Two neuroimaging data sets were used to construct anatomic and functional connectivity maps using sACC as the seed region. Data set 1 included magnetic resonance (MR) images from 20 healthy controls and Data set 2 included MR images from 15 TRD patients and 15 additional healthy controls. PFC voxels with maximum values in the mean anatomic connection probability maps were identified as optimal sites for TMS.</p>Results<p>Both right and left PFC contained sites strongly connected to the sACC, but the coordinates (in Montreal Neurological Institute space) of peak anatomic connectivity differed slightly between hemispheres. The left PFC site connected directly to the sACC both anatomically and functionally, while the right PFC site was functionally connected to the posterior cingulate cortex (PCC).</p>Conclusions<p>Both left and right PFC are functionally connected to regions implicated in depression, the sACC and PCC, respectively. These bilateral PFC sites may be effective TMS targets to treat TRD.</p>
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 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) | 0,000 | 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) | 0,725 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».