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Enregistrement W6999561861

Déconstruire l'hétérogénéité des systèmes neurocognitifs sous-jacents aux comportements antisociaux : de l'analyse développementale aux corrélats neurobiologiques

2022· dissertation· fr· W6999561861 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languefr
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationContext (archaeology)Family lifeUrban environment
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte. L’étiologie des comportements antisociaux est encore mal comprise. La population d’individus commettant ce type de comportements est hautement hétérogène, suggérant ainsi que plusieurs mécanismes biopsychosociaux pourraient augmenter ou réduire le risque de délinquance au cours du développement humain. Objectif. L’objectif principal de cette thèse est d’identifier ces mécanismes sous-jacents à la délinquance, par l’entremise de quatre méthodes scientifiques distinctes, mais complémentaires : les analyses de trajectoires développementales, l’activité cérébrale induite par une tâche, la connectivité cérébrale au repos ainsi que l’étude des lésions cérébrales. Méthodologie. Afin d’atteindre cet objectif, une première étude a été réalisée en réanalysant les données de l’Étude Longitudinale du Développement des Enfants du Québec (n=1309). Par l’entremise de modèles de trajectoires par classes latentes, cette étude visait à identifier des sous-groupes de jeunes présentant des trajectoires développementales de traits psychologiques (c.-à-d., l’insensibilité émotionnelle, les traits anxio-dépressifs, l’irritabilité et les traits d’hyperactivité/impulsivité) à risque de comportements antisociaux à l’enfance et l’adolescence. Par ailleurs, deux méta-analyses portant sur des études d’activation cérébrale (71 et 147 études) ont été réalisées afin d’identifier les principales altérations de l’activité cérébrale sous-jacent à différents domaines neurocognitifs, ainsi que leur similarité avec d’autres problématiques psychiatriques. De plus, une troisième méta-analyse (18 études) a été accomplie afin d’étudier si les individus antisociaux présentaient des déficits lors de la connectivité cérébrale au repos. De manière à combler les limites de la littérature sous-jacente à la connectivité cérébrale au repos des individus antisociaux, une étude transversale a été effectuée sur 1,416 enfants et adolescents issue Healthy Brain Network aux États-Unis. Outre l’objectif de valider les résultats de la méta-analyse précédente, cette étude a été conçue de manière à mieux comprendre le rôle de l’interaction entre des systèmes neurobiologiques dans l’explication des comportements antisociaux. Finalement, une récente revue de la littérature scientifique produite par des chercheurs américains a permis d’identifier 17 cas dans lesquels des lésions au cerveau étaient temporellement liés à l’émergence de comportements antisociaux. Grâce à une reconstruction des images de lesdites lésions, des analyses de coactivation méta- analytique ont été conduites afin de récréer les réseaux neurobiologiques altérés qui seraient possiblement à l’origine de de gestes délinquants. Résultats. Les résultats ont soutenu l’importance des traits d’insensibilité émotionnelle dans l’explication du risque de délinquance, et aussi montré que l’interaction développementale entre les traits psychologiques augmentait jusqu’à 10 fois le risque de comportements antisociaux à l’enfance. Sur une base neurobiologique, les résultats ont révélé que les personnes ayant commis des gestes délinquants rapporteraient d’importants déficits dans les régions cérébrales impliquées dans le contrôle cognitif, la réponse à une menace et les cognitions sociales. En comparaison avec le trouble du déficit de l’attention avec hyperactivité et les troubles anxieux et dépressifs, le trouble des conduites serait associé à un dysfonctionnement commun de régions cérébrales impliquées dans le contrôle des émotions et du système somato-moteur. Par ailleurs, les résultats indiquent que la population étudiée serait principalement caractérisée par une dysconnectivité fonctionnelle entre les réseaux socioaffectifse et attentionnels, mais aussi entre les systèmes somato-moteurs, attentionnels et ceux impliqués dans la détection de stimuli saillants. Finalement, les lésions cérébrales pourraient causer des comportements délinquants par l’entremise de trois mécanismes neurobiologiques, notamment par une défaillance du réseau de la récompense (lobe frontal), du réseau impliqué dans le traitement des émotions négatives (lobe temporal) ainsi que la reconnaissance émotionnelle faciale (amygdale). Conclusions. Les résultats des travaux présentés dans cette thèse soutiennent l’importance de mieux comprendre l’hétérogénéité de domaines neurocognitifs dans l’explication des comportements délinquants. D’une part, ceux-ci soulignent l’importance des systèmes neurobiologiques à valence négative (associés à l’anxiété et l’irritabilité), aux systèmes cognitifs (associés à l’hyperactivité/impulsivité et à l’inattention) ainsi qu’aux processus sociaux (associés à l’insensibilité émotionnelle). D’autre part, les résultats suggèrent un rôle limité des systèmes de récompense, mais un rôle prépondérant du système sensorimoteur (associé à l’action et au contrôle des mouvements). La présente thèse offre une perspective novatrice et exhaustive sur l’hétérogénéité neurocognitive sous-jacente à la délinquance. Or, la variabilité interindividuelle des systèmes neurobiologiques étudiés dans cette thèse reste à être identifiée, de manière à découvrir des cibles thérapeutiques prometteuses pour réduire le risque de délinquance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

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Publié2022
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