Didesnė žiniasklaidos daugiafunkcinė veikla yra susijusi su mažesniu pilkosios medžiagos tankiu priekinėje Cingulate Cortex (2014)

citavimo: Loh KK, Kanai R (2014) Didesnė daugiafunkcinė žiniasklaidos veikla yra susijusi su mažesniu pilkosios medžiagos tankiu priekinėje cingulinėje žievėje. PLoS ONE 9(9): e106698. doi:10.1371/journal.pone.0106698

Abstraktus

Daugiafunkcinis medijos darbas, arba kelių žiniasklaidos formų vienu metu vartojimas, šiandieninėje visuomenėje vis labiau paplitęs ir siejamas su neigiamu psichosocialiniu ir pažintiniu poveikiu. Nustatyta, kad asmenys, kurie užsiima sunkesniu žiniasklaidos kelių užduočių atlikimu, prasčiau atlieka pažinimo kontrolės užduotis ir turi daugiau socialinių ir emocinių sunkumų.. Tačiau nerviniai procesai, susiję su daugialypės terpės užduotimis, lieka neištirti.

Šiame tyrime buvo tiriamas ryšys tarp daugialypės terpės veiklos ir smegenų struktūros. Tyrimai parodė, kad smegenų struktūra gali pasikeisti ilgai veikiant naujomis aplinkomis ir patirtimi. Taigi, tikėjomės, kad skirtingi žiniasklaidos daugiafunkciniai įsipareigojimai koreliuoja su smegenų struktūros kintamumu.

Tai buvo patvirtinta atliekant Voxel-Based Morphometry (VBM) analizę: Asmenys, turintys aukštesnį daugialypės terpės daugiafunkcinio darbo indekso (MMI) balą, turėjo mažesnį pilkosios medžiagos tankį priekinėje cingulinėje žievėje (ACC). Fneaktyvus ryšys tarp šio ACC regiono ir precuneus buvo neigiamai susijęs su MMI. Mūsų išvados rodo galimą struktūrinį ryšį tarp sumažėjusio kognityvinės kontrolės efektyvumo ir socialinio bei emocinio reguliavimo sunkiosios žiniasklaidos darbuotojams. Nors mūsų tyrimo skerspjūvio pobūdis neleidžia mums nurodyti priežastingumo krypties, mūsų rezultatai atskleidė naujas asociacijas tarp atskirų žiniasklaidos daugiafunkcinio elgesio ir ACC struktūros skirtumų.

skaičiai

citavimo: Loh KK, Kanai R (2014) Didesnė daugiafunkcinė žiniasklaidos veikla yra susijusi su mažesniu pilkosios medžiagos tankiu priekinėje cingulinėje žievėje. PLoS ONE 9(9): e106698. doi:10.1371/journal.pone.0106698

Redaktorius: Katsumi Watanabe, Tokijo universitetas, Japonija

Gauta: Vasaris 25, 2014; Priimta: 8, 2014; Paskelbta: Rugsėjis 24, 2014

Autorinės teisės: © 2014 Loh, Kanai. Tai yra atviros prieigos straipsnis, platinamas pagal sąlygas „Creative Commons“ priskyrimo licencija, kuris leidžia neribotai naudoti, platinti ir atgaminti bet kokioje terpėje, jei įskaitomas originalus autorius ir šaltinis.

Finansavimas: Šio projekto finansavimas buvo gautas iš Japonijos mokslo ir technologijų agentūros PRESTO dotacijos. Finansuotojai neturėjo jokio vaidmens kuriant tyrimą, renkant ir analizuojant duomenis, priimant sprendimą publikuoti ar rengiant rankraštį.

Konkuruojantys interesai: Autoriai pareiškė, kad nėra konkuruojančių interesų.

Įvadas

Daugiafunkcinis medijos darbasŠiuolaikinėje visuomenėje vis labiau vyrauja kelių žiniasklaidos formų vartojimas vienu metu [1] ir buvo susijęs su sumažėjusiais pažinimo kontrolės gebėjimais [2] taip pat neigiamas psichosocialinis poveikis, pavyzdžiui, depresija ir socialinis nerimas [3], neigiama socialinė gerovė [4]ir prastas akademinis rezultatas [5]. Tačiau šiuo metu mažai žinoma apie neuroninius procesus, susijusius su daugialypės terpės užduotimis. Šiame tyrime buvo tiriamas ryšys tarp daugialypės terpės veiklos ir smegenų struktūros kintamumo. Tyrimai parodė, kad smegenų struktūra gali pasikeisti ilgai veikiant naujoje aplinkoje [6] taip pat mokymas ir patirtis [7], [8]. Be to, regioninis pilkosios ir baltosios medžiagos kintamumas, įvertintas naudojant Voxel-Based Morphometry (VBM), patikimai prognozuoja individualius įvairių pažinimo funkcijų skirtumus (žr. [9] peržiūrai). Remdamiesi aukščiau pateiktomis išvadomis, iškėlėme hipotezę, kad skirtingas žiniasklaidos daugiafunkcinis įsitraukimas taip pat atspindėtų regioninių smegenų struktūrų skirtumus.

Dabartiniame tyrime žiniasklaidos daugiafunkcinis indeksas (MMI, [2]) yra naudojamas kaip daugialypės terpės funkcijų matas. MMI balai buvo nuosekliai siejami su individualiu kognityvinės kontrolės užduočių atlikimu [2], [10],[11]. Taigi jie yra patikimi elgesio koreliaciniai duomenys su smegenų struktūros kintamumu. Tikėjomės, kad asmens MMI balas atspindės smegenų struktūros skirtumus, ypač pažinimo kontrolės ir kelių užduočių srityse. Ankstesni tyrimai suartėjo dėl prefrontalinių žievės regionų vaidmens kognityvinėje kontrolėje [12], [13], [14], [15]. Remiantis pažeidimo tyrimu, kurį atliko [16], atskiri regionai yra susiję su atskiriamais daugiafunkcinių užduočių aspektais: priekiniai ir užpakaliniai cinguliai dalyvauja retrospektyvinėje atmintyje, o prefrontaliniai regionai yra susiję su būsima atmintimi ir planavimu. Taigi tikėjomės rasti sąsajų tarp žiniasklaidos daugiafunkcinės veiklos ir struktūrinio kintamumo šiuose regionuose. Daugiafunkcinė žiniasklaidos veikla yra glaudžiai susijusi su asmenybės bruožais (ty neurotiškumu ir ekstraversija [3]), kurie savo ruožtu numato struktūrinius smegenų skirtumus [17]. Dėl šių bruožų skirtumų gali būti supainiotas ryšys tarp daugialypės terpės užduočių atlikimo ir smegenų struktūros. Norint ištirti šią galimybę, taip pat nagrinėjami ryšiai tarp MMI ir didžiojo penketo asmenybės bruožų.

Gavome MMI balus, „Big Five“ asmenybės bruožų matavimus ir magnetinio rezonanso tomografijos (MRT) tyrimus iš 75 sveikų suaugusiųjų, kurie buvo gana gerai susipažinę su kompiuteriais ir medijos technologijomis. Norėdami ištirti ryšį tarp daugialypės terpės veiklos ir smegenų struktūros kintamumo, pirmiausia koreliavome atskirus MMI balus su regioniniu pilkosios medžiagos tankiu viso smegenų lygiu, naudodami optimizuotą VBM. [18]. Taip pat ištyrėme koreliacijas tarp Didžiojo penketo bruožų ir MMI balų. Norėdami išsiaiškinti mūsų gautų struktūrinių skirtumų funkcinę reikšmę, išanalizavome ramybės būsenos smegenų veiklą, kad išsiaiškintume sąsajas tarp MMI balų ir funkcinio ryšio smegenyse.

Metodai

Dalyviai

Šiame tyrime dalyvavo 75 sveiki suaugusieji (vidutinis amžius = 24.6, SD = 5.0, 38 vyrai), įdarbinti iš Londono universiteto koledžo (UCL) psichologijos dalyvių grupės, pateikę informuotą raštišką sutikimą. Tyrimą patvirtino vietinis UCL etikos komitetas (etikos paraiškos kodas: 2213/002). Atrinkome dalyvius, kad būtų įtraukti universiteto studentai ir darbuotojai, gerai susipažinę su kompiuteriais ir žiniasklaidos technologijomis. Už dalyvavimą jiems buvo atlyginta grynaisiais. Tarp 75 dalyvių, dalyvavusių VBM tyrime, fMRI duomenys buvo surinkti iš 40 dalyvių pogrupio. Lyties, amžiaus, išsilavinimo ir MMI balai tarp dviejų imčių reikšmingai nesiskyrė (Lentelė 1).

miniatiūrų

1 lentelė. Dalyvių, dalyvaujančių VBM analizėse ir funkcinio ryšio analizėse, demografinių charakteristikų ir MMI balų palyginimai.

doi: 10.1371 / journal.pone.0106698.t001

Modifikuotas daugialypės terpės klausimynas

Modifikuota daugialypės terpės klausimyno versija [2] buvo skirta visiems dalyviams. MMI suteikė stabilų individo bruožų daugiafunkcinės veiklos matą. Klausimyną sudarė dvi pagrindinės dalys: Pirmojoje dalyje buvo išvardyta 12 paplitusių žiniasklaidos tipų, o dalyviai pranešė, kiek valandų per savaitę jie praleido naudodamiesi kiekviena medija. Šiame tyrime naudotoje modifikuotoje versijoje buvo išsaugota 10 laikmenų tipų [2]: spauda, ​​televizija, kompiuterinis vaizdo įrašas, muzika, balso skambučiai mobiliuoju ar telefonu, momentiniai pranešimai, trumpųjų pranešimų paslaugos (SMS) pranešimai, el. paštas, naršymas internete ir kitos kompiuterinės programos. Elementas „vaizdo ar kompiuteriniai žaidimai“ buvo pakeistas, įtraukiant žaidimus mobiliuosiuose telefonuose. Elementas „ne muzikos garsas“ buvo pakeistas į „naudojimasis socialinių tinklų svetainėmis“. Pakeitimai buvo padaryti siekiant geriau atspindėti dabartines žiniasklaidos vartojimo tendencijas. Antrąją dalį sudarė matrica, kurioje dalyvavo dalyviai, nurodantys, kiek jie vienu metu naudojo visų kitų tipų laikmenas, kaip ir pirminę terpę. Vartojimo vienu metu skaičius buvo nurodytas skalėje nuo 1 iki 4 (1 = "niekada", 2 = "šiek tiek laiko", 3 = "kartu" ir 4 = "didžiąją laiko dalį"). Dalyvių atsakymai pirmiausia buvo perkoduoti taip: „Niekada“ = 0, „Šiek tiek laiko“ = 0.33, „Kartais“ = 0.67 ir „Dažniausiai“ = 1. Perkoduotų atsakymų suma kiekviena pirminė terpė davė vidutinį terpių, naudojamų vienu metu, kai buvo naudojama pirminė terpė, skaičių. MMI buvo apskaičiuotas pagal šią formulę: Kur mi yra vidutinis laikmenų, vienu metu naudojamų naudojant pirminę terpę, skaičius, t. hi yra valandų skaičius per savaitę, praleistas naudojant pirminę terpę, t. ir hsuma yra bendras valandų skaičius per savaitę, praleistas naudojant visas žiniasklaidos formas.

Didžiojo penketo inventorius

Didžiojo penketo inventorius (BFI; [19]) pateikė trumpą ir patikimą 44 punktų matą, skirtą didžiojo penketo asmenybės veiksniams: ekstraversijai (8 punktai), malonumui (9 punktai), sąžiningumui (9 punktai), neurotiškumui (8 punktai) ir atvirumui patirčiai (10 elementų). Mes priėmėme BFI, kad ištirtume ryšius tarp MMI ir didžiojo penketo asmenybės bruožų mūsų imtyje.

MRI duomenų įsigijimas

1.5 T „Siemens Avanto“ skaitytuvas („Siemens Medical“, Erlangenas, Vokietija) buvo naudojamas kiekvieno dalyvio didelės raiškos T1 svertiniams struktūriniams vaizdams gauti (MPRAGE; 1 mm).3 kubiniai vokseliai; 160 griežinėlių; TR = 2730 ms; TE = 3.57 ms). Funkciniai MRT duomenys buvo gauti naudojant kylančio T2* svertinio gradiento-echo echo-planar vaizdo (EPI) sekas, jautrias BOLD kontrastui. Kiekvieną gavimą sudarė 32 įstrižiniai pjūviai, 3.0 × 3.0 mm skiriamoji geba, 2.0 mm storio su 1.0 mm pjūvio tarpu. EPI pjūviai buvo paskirstyti individualiai kiekvienam tiriamajam, kad būtų sumažintas jautrumo artefaktas iš nosies ertmės ir maksimaliai aprėptos orbitofrontalinės sritys ir užpakalinė parietalinė žievė, kartu paaukojant laikinojo poliaus aprėptį. Taigi galutinė orientacija svyravo nuo 8 ° iki 16 °. Laiko intervalas tarp dviejų nuoseklių tos pačios pjūvio gavimo buvo 2528 ms su 90 laipsnių apvertimo kampu ir 44 ms aido laiku. Matymo laukas buvo 192×192 mm. Skaitmeninė plokštumos skiriamoji geba buvo 64 × 64 pikseliai, o pikselių matmenys - 3.0 × 3.0 mm. Visi duomenys buvo gauti naudojant 32 kanalų galvos ritę. Funkcinio magnetinio rezonanso tomografijos tyrimo metu dalyviams buvo liepta tiesiog nejudėti, neatmerkti akių ir apie nieką konkrečiai negalvoti. Vieną paleidimą sudarė 180 tūrių įsigijimų, o pradiniai 6 tūriai buvo pašalinti iš analizės, kad būtų išvengta netolygaus įmagnetinimo klaidos. Ramybės būsenos fMRI tyrimas truko maždaug 7.5 minutės.

Vokselio pagrindu atlikta morfometrijos (VBM) analizė

Vokseliu pagrįsta morfometrija (VBM; [20]) yra dažniausiai naudojamas neurovizualinės analizės metodas, leidžiantis statistiškai analizuoti iš anksto apdorotus MRT vaizdus. Didelės skiriamosios gebos T1 svertiniai struktūriniai nuskaitymai buvo analizuojami naudojant VBM naudojant statistinį parametrinį kartografavimą (SPM8, Wellcome kognityvinės neurologijos departamentas). Pirmiausia vaizdai buvo suskirstyti į segmentus pagal pilkąją ir baltąją medžiagą. Vėliau buvo atlikta difeomorfinė anatominė registracija per eksponentinę melo algebrą (DARTEL), siekiant bendrai registruoti pilkosios medžiagos vaizdus. Siekiant užtikrinti, kad regioninis pilkosios medžiagos tūris būtų išlaikytas po registracijos, registruoti vaizdai buvo moduliuojami pagal DARTEL apskaičiuotą Jakobijos srauto laukų determinantą. Užregistruoti pilkosios medžiagos vaizdai buvo išlyginti Gauso branduoliu (visas plotis iki pusės maksimalaus = 10 mm), o po to transformuoti ir normalizuoti į Monrealio neurologinio instituto (MNI) stereotaktinę erdvę tolesnei daugkartinei regresijos analizei.

Daugkartinė regresinė analizė buvo atlikta normalizuotų pilkosios medžiagos vaizdams, kurių pagrindinis regresorius buvo MMI balai. Amžius, lytis ir bendras smegenų tūris buvo įtraukti kaip nedominantys kovariatoriai visoms regresijoms. Norėdami aptikti vokselius, kuriuose regioninis pilkosios medžiagos tankis buvo koreliuojamas su MMI balais, priėmėme griežtą p<.05 su šeimynine klaida ištaisytos visos smegenys.

Funkcinio ryšio analizė

Norėdami atlikti funkcinio ryšio analizę, naudojome „Conn“ funkcinio ryšio įrankių rinkinio 13 versiją (http://www.nitrc.org/projects/conn; [21]) kartu su SPM8 išankstinio apdorojimo procedūromis. Išankstinio apdorojimo etapai, išvardyti eilės tvarka, apėmė pjūvių laiko korekciją, laiko eilučių duomenų pertvarkymą iki pirmojo tomo (ty judesio korekcija), funkcinės MRT laiko eilučių registraciją į atitinkamą struktūrinį MRT, vaizdų segmentavimą į atskirus audinius. tipai, tokie kaip pilkoji medžiaga, baltoji medžiaga ir smegenų skystis (CSF), normalizavimas pagal standartinį MNI šabloną ir erdvinis išlyginimas naudojant Gauso filtru (FWHM = 8 mm). Tada laiko eilutės duomenys buvo filtruoti iki 0.01 Hz–0.1 Hz.

Sėklos funkcinio ryšio analizei naudojome vieną reikšmingą klasterį, rastą VBM analizėje kaip dominantį sėklos regioną (ROI). Vidutinės laiko eilutės, gautos iš IG, buvo naudojamos kaip regresorius daugialypės regresijos modelyje individualaus lygio analizėje. Siekiant sumažinti klaidinančių veiksnių įtaką, buvo įtraukti šešių pirminio apdorojimo judesio korekcijos parametrų regresoriai. Be to, vidutiniai pilkosios medžiagos, baltosios medžiagos ir CSF BOLD signalai buvo išgauti iš kaukių, sukurtų taikant segmentavimo procedūrą, ir taip pat buvo įtraukti kaip regresoriai, siekiant sumažinti su šiais visuotiniais signalais susijusias dispersijas. Buvo apskaičiuotos laiko koreliacijos tarp ROI signalo ir likusios smegenų dalies, o koreliacijos su pradine ROI buvo konvertuotos į Z balus, naudojant Fisher transformaciją antrojo lygio reikšmingumo analizei.

Naudodami Z transformuotą statistinį vaizdą, pirmiausia nustatėme smegenų sritis, rodančias funkcinį ryšį su pradine ROI, naudodami vokselių slenkstį. pFWE pataisyta<0.05. Vėliau taikėme ne tokią griežtą slenkstį p<0.001 (nepataisytas) kaip kaukė, skirta užfiksuoti ACC prijungtus regionus antrojo lygio analizei, kurioje siekėme rasti smegenų sritis, koreliuojančias su MMI balais. Mes įtraukėme amžių, lytį ir bendrą intrakranijinį tūrį kaip kovariatorius ir priėmėme slenkstį p<0.05 su šeimos klaida, pataisyta pagal pradinės kaukės apibrėžtą tūrį. Pradinio maskavimo priežastis buvo užtikrinti, kad mūsų analizė būtų apribota smegenų regionais, rodančiais koreliuojamą aktyvumą su sėklos sritimi. Net jei rastume ryšį su individualiais skirtumais už šių regionų ribų, tokios išvados greičiausiai atspindėtų klaidingas koreliacijas. Pritaikėme ne tokią griežtą maskavimo slenkstį, kad padidintume antrojo lygio analizės galią.

Apdoroti vaizdo duomenys ir duomenų rinkiniai, kuriuose yra VBM ir funkcinio ryšio regresijos analizės kintamieji, yra viešai prieinami adresu: http://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.10​30286.

rezultatai

VBM analizė atskleidė neigiamą ryšį tarp MMI balų ir pilkosios medžiagos tankio priekinėje cingulinėje žievėje.1 pav; ACC; t(70) = 5.16, PFWE pataisyta <.05, klasterio dydis = 158 vokseliai × 1.53 = 533 mm3; didžiausia MNI koordinatė: x = 12, y = 41, z = 3). Jokie kiti smegenų regionai neparodė reikšmingos koreliacijos su MMI balais. Taigi didesnis daugialypės terpės darbas buvo susijęs su mažesniu pilkosios medžiagos kiekiu ACC. Tačiau koreliacinė analizė tarp MMI ir BFI balų atskleidė labai reikšmingą ryšį tarp ekstraversijos ir MMI balų.Lentelė 2; r = 0.347, p = 0.002). Taigi įtarėme, kad stebimą MMI-ACC pilkosios medžiagos asociaciją gali supainioti individualūs ekstraversijos balų skirtumai. Atsižvelgdami į tai, pakartojome ankstesnę VBM analizę, toliau kontroliuodami BFI balus kaip papildomus kovariatorius. Mes atlikome daugkartinę regresiją (pilkosios medžiagos tankį kaip priklausomą kintamąjį), įtraukdami MMI ir visus didžiojo penketo bruožų balus kaip prognozes kartu su demografiniais kovariatoriais. Buvo pastebėtas reikšmingas neigiamas ryšys tarp MMI ir pilkosios medžiagos tūrio identiškoje ACC srityje (t(65) = 5.08, PFWE pataisyta<.05, klasterio dydis = 74 vokseliai × 1.53 = 250 mm3; didžiausia MNI koordinatė: x = 12, y = 40, z = 3). Tai leido manyti, kad yra unikalus ryšys tarp MMI ir pilkosios medžiagos tankio ACC, nepriklausomai nuo didžiojo penketo asmenybės bruožų skirtumų.

miniatiūrų

1 pav. VBM regresinė analizė parodė, kad MMI balai buvo reikšmingai susiję su pilkosios medžiagos tankiu ACC (t(70) = 5.16, PFWE pataisyta <0.05, klasterio dydis = 158 vokseliai x 1.53 = 533 mm3; didžiausia MNI koordinatė: x = 12, y = 41, z = 3).

Koreguotas pilkosios medžiagos tankis piko vokselyje (Y ašyje) buvo neigiamai koreliuojamas (r = −0.54, p<0.001) su MMI balais (X ašis).

doi: 10.1371 / journal.pone.0106698.g001

miniatiūrų

2 lentelė. Media multitasking indekso balų ir Big Five Inventory balų sąsajos.

doi: 10.1371 / journal.pone.0106698.t002

Siekdami išsiaiškinti mūsų VBM rezultatų funkcinę reikšmę, funkcinio ryšio analize siekėme tiksliai nustatyti smegenų sritis, kurios turėjo reikšmingą ryšį su mūsų gautu ACC dominančiu regionu (ROI). Ši analizė atskleidė, kad aktyvumas gautoje ACC ROI buvo koreliuojamas su keliais smegenų regionais, paprastai apibūdinamais kaip numatytojo režimo tinklas, įskaitant dvišales temporo-parietalines jungtis (TPJ; dešinysis pusrutulis, x = 48, y = -64, z = 36, pFWE pataisyta<0.05; kairysis pusrutulis, x = −44, y = −70, z = 36) ir precuneus (x = 4, y = −68, z = 30, pFWE pataisyta<0.05) tarp kitų regionų (Lentelė 3). Šie rezultatai rodo, kad ACC IG, kurią nustatėme atlikdami VBM analizę, greičiausiai pateks į DMN. Toliau mes toliau tyrėme, ar MMI balai buvo susiję su ryšiu tarp mūsų ACC ROI ir DMN regionų. Regresijos analizė buvo atlikta pagal z transformuotas koreliacijas tarp ACC ir DMN regionų, kurių pagrindinis prognozuotojas yra MMI, o amžius, lytis ir bendras smegenų tūris kaip kovariatoriai. Jokių reikšmingų asociacijų neatsirado pFWE pataisyta<0.05. Tačiau esant ne tokiai griežtai pnekoreguotas<0.001, aukštesni MMI balai buvo susiję su silpnesniu ryšiu tarp ACC ROI ir precuneus (2 pav; precuneus; t(40) = 5.22, pnekoreguotas<0.001, klasterio dydis = 159 mm3; Didžiausia MNI koordinatė: x = 10, y = –50, z = 18). Pabrėžiame, kad mūsų ryšio rezultatai buvo gauti taikant ne tokią griežtą slenkstį ir pateikė nedaug įrodymų, kad galėtume padaryti išvadas apie MMI ir funkcinio ryšio asociacijas. Taigi šis išvadų rinkinys buvo naudojamas tik funkciniam mūsų VBM rezultatų aiškinimui.

miniatiūrų

2 pav. Regresinė analizė atskleidė, kad ryšys tarp ACC ROI ir Precuneus (mėlynų linijų susikirtimas) buvo neigiamai susijęs su MMI balais (Precuneus; t(40) = 5.22, PFWE nepataisyta<0.001, klasterio dydis = 159 mm3; Didžiausia MNI koordinatė: x = 10, y = –50, z = 18).

Buvo neigiami santykiai (r = −0.68, p<0.001) tarp pakoreguotų Z transformuotų ACC-Precuneus koreliacijų (Y ašis) ir MMI balų (X ašis).

doi: 10.1371 / journal.pone.0106698.g002

miniatiūrų

3 lentelė. Smegenų regionai, turintys funkcinį ryšį su ACC ROI.

doi: 10.1371 / journal.pone.0106698.t003

Diskusija

Kaip buvo hipotezė, šis tyrimas atskleidė reikšmingą ryšį tarp daugialypės terpės užduočių atlikimo ir smegenų struktūros skirtumų: asmenys, kurie pranešė apie didesnį daugialypės terpės užduočių kiekį, turėjo mažesnį pilkosios medžiagos tankį ACC. Ši asociacija buvo reikšminga esant griežtai slenksčiui (pFWE pataisyta<0.05) ir nepriklausė nuo didžiojo penketo asmenybės bruožų skirtumų. Aptariame galimas mūsų struktūrinių koreliacijų interpretacijas, atsižvelgdami į naujausius įrodymus apie ACC funkcijas ir MMI elgesio koreliacijas.

ACC yra esminis informacijos apdorojimo kelių smegenyse ryšys ir yra susijęs su sensomotoriniais, nociceptiniais, aukštesniais pažinimo ir emociniais / motyvaciniais procesais. [22], [23]. Iš jų manome, kad mūsų gautas ACC regionas greičiausiai yra susijęs su aukštesniais pažinimo procesais, nes daugialypės terpės užduočių atlikimas buvo nuosekliai susijęs su kognityvinės kontrolės veikimu. [2], [10], [11], [24]. Be to, ACC ROI turėjo reikšmingą funkcinį ryšį su DMN smegenų regionais, kurie taip pat paprastai buvo susiję su aukštesnėmis pažinimo operacijomis. [25], [26].

Kalbant apie pažintinį apdorojimą, paprastai manoma, kad ACC yra susijęs su klaidų ar konfliktų aptikimu [27], [28]. ACC aktyvavimas paprastai stebimas atliekant užduotis, kurios tuo pačiu metu aktyvuoja nesuderinamus atsakymus, ty Stroop užduotis [29], [30], selektyvus dėmesys [31] ir flankerio užduotis [32], [33]. Pažymėtina, kad ACC buvo įtrauktas į dviejų užduočių paradigmas [34], [35] kai individas susiduria su konkuruojančiais dirgikliais ir atsakymais, susijusiais su dviem ar daugiau užduočių. Analogiškai, atliekant daugiafunkcines žiniasklaidos užduotis, asmenys susiduria su skirtingais užduočių poreikiais, susijusiais su kelių medijų tipais, kuriuos jie naudoja vienu metu. Taigi mūsų gauta IG gali būti susijusi su su dviem užduotimis susijusiomis pažinimo kontrolės funkcijomis. Vienas iš svarbių įspėjimų yra tas, kad pirmiau minėtos funkcijos paprastai priskiriamos nugaros ACC, o ne rostralinei sričiai, kurioje yra mūsų IG. [23], [32], [35], [36]. Tačiau mokslininkai pastebėjo, kad šis apibrėžimas nėra absoliutus [23], [34], [37]. Visų pirma, palaikydami mūsų dabartinę interpretaciją, Dreher ir kolegos [34] pranešė, kad rostralinis ACC yra unikaliai įtrauktas į konfliktų aptikimą atliekant dvigubas užduotis.

Mūsų pagrindinė išvada parodė, kad sunkesnės daugialypės terpės daugiafunkciniai įrenginiai turėjo mažesnį ACC kiekį. Norėdami išsiaiškinti galimas sumažėjusio ACC kiekio elgesio pasekmes sunkiems daugiafunkciams asmenims, ištyrėme elgesio tyrimus, susiejančius MMI ir pažinimo kontrolę. Svarbus Ophir ir kt. tyrimas. [2] pirmą kartą atskleidė ryšį tarp padidėjusio žiniasklaidos daugiafunkcinio aktyvumo ir prastesnės pažinimo kontrolės. Jie įtraukė dalyvius į įvairias kognityvinės kontrolės užduotis, tokias kaip Stroop užduotis, užduočių perjungimas, atitraukimo filtravimas ir „n-back“ užduotys. Susidūrę su trukdžiais, sunkūs kelių užduočių vykdytojai (palyginti su lengvesniais kelių užduočių vykdytojais) lėčiau aptikdavo regėjimo modelių pokyčius, buvo jautresni klaidingiems prisiminimams apie trukdžiusius veiksnius atliekant atminties užduotį ir lėčiau keisdavo užduotis. Autoriai teigė, kad sunkūs kelių užduočių vykdytojai mažiau galėjo savo noru suvaržyti dėmesį tik į užduotį svarbią informaciją. Lui ir Wongas [24] pateikė papildomų įrodymų, kad sunkesni kelių užduočių vykdytojai blogiau slopino su užduotimi nesusijusius dirgiklius ir todėl galėjo geriau atlikti daugiajutės integracijos užduotis. Tolesnis tyrimas [11] parodė, kad sunkūs kelių užduočių vykdytojai blogiau atliko operaciją „Spant Task“ (OSPAN), kuri buvo labai panaši į dviejų užduočių paradigmą, nes dalyviai turėjo vienu metu spręsti matematikos uždavinius ir įsiminti pateiktas raides. Sunkūs multitaskeriai taip pat pranešė apie daugiau dėmesio nesėkmių kasdieniame gyvenime [38]. Tačiau vienas neseniai atliktas Alzahabi ir Becker tyrimas [10] pranešė apie priešingas išvadas: sunkesni kelių užduočių vykdytojai nebuvo prasčiau atlikę dvi užduotis ir geriau keisdavo užduotis. Jie taip pat negalėjo pakartoti Ophir ir kt. išvadų, nepaisant to, kad naudojo identiškas užduotis. Autoriai pažymėjo, kad jų imtis daugiausia buvo moterys, todėl jų išvados galėjo būti skirtingos. Jie pabrėžė išilginių tyrimų svarbą siekiant atskleisti tvirtus ryšius tarp MMI ir pažinimo kontrolės.

Apibendrinant galima teigti, kad esama MMI literatūra paprastai rodo, kad asmenys, užsiimantys sunkesniu daugiafunkciniu žiniasklaidos darbu, turi prastesnius pažinimo kontrolės gebėjimus. Mūsų dabartinės išvados išplečia šią literatūrą, susiejant sunkesnę žiniasklaidos daugiafunkcinę veiklą su mažesniais kiekiais ACC: smegenų regione, kuris yra susijęs su kognityvine kontrole, pagrįsta konverguojančiais neurovaizdų įrodymais. Tačiau pabrėžiame, kad norint nustatyti ryšį tarp ACC struktūros ir pažinimo kontrolės gebėjimų, reikia daugiau dirbti. Pacientų, sergančių ACC pažeidimais, tyrimai davė labai prieštaringą požiūrį į ACC būtinumą jo susijusioms pažinimo funkcijoms. [39], [40], [41].

Taip pat yra galimybė, kad mūsų gautas ACC regionas yra įtrauktas į emocinius / motyvacinius procesus, nes jis yra rostraliniame ACC, kuris paprastai yra susijęs su motyvacija ir emocijų apdorojimu. [23]. Sumažėjęs ACC kiekis dažnai buvo susijęs su sutrikimais, susijusiais su nenormaliu emociniu ir motyvaciniu apdorojimu, pavyzdžiui, obsesiniu-kompulsiniu sutrikimu. [42], potrauminio streso sutrikimas [43], depresija [44] ir su narkotikais bei su narkotikais nesusijusios priklausomybės [45], [46]. Remiantis šia perspektyva, tikėtina, kad sunkesnės žiniasklaidos daugiafunkciniai asmenys, turintys sumažintą ACC kiekį, gali būti mažiau linkę į emocinį ir motyvacinį reguliavimą. Iš tiesų, didesni MMI balai koreliuoja su padidėjusiu neurotiškumu, pojūčių siekimu ir impulsyvumu. [3], [11] ir neigiamus socialinius ir emocinius rezultatus [4]. Įdomu tai, kad šiame tyrime gautų smegenų struktūrinių skirtumų modelis buvo panašus į priklausomybės nuo interneto (IA) nervines koreliacijas. Nustatyta, kad asmenims, sergantiems IA, kuris apibrėžiamas tiesiog kaip patologinis per didelis interneto ar kompiuterių naudojimas, sumažėjo pilkosios ir baltosios medžiagos tankis ACC. [46], [47], [48]. Gali būti, kad dvi konstrukcijos, daugialypės terpės užduotis ir IA, sutampa: MMI pateikė matą, kiek žmonės vienu metu naudojo kelis įrenginius, ir tai gali būti susiję su IA, dėl kurios per daug naudojamasi kompiuteriais ir internetu.

Svarbus šio darbo apribojimas yra tas, kad mūsų rezultatai yra gauti iš skerspjūvio tyrimo apie ryšį tarp žiniasklaidos daugiafunkcinio elgesio ir smegenų struktūros. Taigi priežastingumo krypties tarp jų nustatyti negalima. Nors galima įsivaizduoti, kad asmenys, turintys mažesnę ACC, yra jautresni daugiafunkciam darbui dėl silpnesnio kognityvinės kontrolės ar socialinio ir emocinio reguliavimo gebėjimo, taip pat tikėtina, kad didesnis kelių užduočių atlikimo situacijų poveikis sukelia struktūrinius ACC pokyčius. Norint vienareikšmiškai nustatyti priežastinio ryšio kryptį, reikalingas išilginis tyrimas. Mūsų dabartinės išvados atveria kelią tokiems tyrimams, pateikdami empirinį ryšį tarp žiniasklaidos daugiafunkcinės veiklos ir struktūrinių ACC skirtumų. Kitas įspėjimas yra tas, kad dabartinės išvados gali neapsiriboti mūsų tirtos populiacijos, kuri yra gana gerai išsilavinusi ir gerai veikiama technologijų, riba. Iš tiesų žiniasklaidos vartojimo modelius gali labai paveikti demografiniai veiksniai [1]. Būsimuose tyrimuose turėtų būti ištirtas demografinių veiksnių, tokių kaip išsilavinimas ir socialinė bei ekonominė padėtis, vaidmuo mažinant daugialypės terpės, pažinimo veiklos ir smegenų struktūrų ryšį.

Apibendrinant galima pasakyti, kad asmenys, kurie užsiima daugiau žiniasklaidos daugiafunkcine veikla, turėjo mažesnį pilkosios medžiagos kiekį ACC. Tai taip pat gali paaiškinti prastesnius kognityvinės kontrolės rezultatus ir neigiamus socialinius ir emocinius rezultatus, susijusius su padidėjusiu daugialypės terpės užduočių atlikimu. Nors mūsų tyrimo skerspjūvio pobūdis neleidžia mums nurodyti priežastingumo krypties, mūsų rezultatai atskleidė naujas asociacijas tarp atskirų žiniasklaidos daugiafunkcinio elgesio ir ACC struktūros skirtumų.

Autoriaus įnašai

Sugalvojo ir suprojektavo eksperimentus: KL RK. Eksperimentus atliko: KL RK. Išanalizavo duomenis: KL RK. Reagentai/medžiagos/analizės įrankiai: KL RK. Parašė referatą: KL RK.

Nuorodos

  1. 1. Rideout VJ, Foehr UG, Roberts DF (2010) M2 karta: Žiniasklaida 8–18 metų amžiaus vaikų gyvenime. Menlo parkas, Kalifornija.
  2. 2. Ophir E, Nass C, Wagner AD (2009) Kognityvinė kontrolė daugialypės terpės darbuose. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 106: 15583–15587. doi: 10.1073/pnas.0903620106
  3. 3. Becker MW, Alzahabi R, Hopwood CJ (2013) Daugiafunkcinis žiniasklaidos darbas yra susijęs su depresijos ir socialinio nerimo simptomais. Kiberpsichologija, elgesys ir socialiniai tinklai 16: 132–135. doi: 10.1089/cyber.2012.0291
  4. Žiūrėti straipsnį
  5. PubMed / NCBI
  6. "Google Scholar"
  7. Žiūrėti straipsnį
  8. PubMed / NCBI
  9. "Google Scholar"
  10. Žiūrėti straipsnį
  11. PubMed / NCBI
  12. "Google Scholar"
  13. Žiūrėti straipsnį
  14. PubMed / NCBI
  15. "Google Scholar"
  16. Žiūrėti straipsnį
  17. PubMed / NCBI
  18. "Google Scholar"
  19. Žiūrėti straipsnį
  20. PubMed / NCBI
  21. "Google Scholar"
  22. Žiūrėti straipsnį
  23. PubMed / NCBI
  24. "Google Scholar"
  25. Žiūrėti straipsnį
  26. PubMed / NCBI
  27. "Google Scholar"
  28. Žiūrėti straipsnį
  29. PubMed / NCBI
  30. "Google Scholar"
  31. Žiūrėti straipsnį
  32. PubMed / NCBI
  33. "Google Scholar"
  34. Žiūrėti straipsnį
  35. PubMed / NCBI
  36. "Google Scholar"
  37. Žiūrėti straipsnį
  38. PubMed / NCBI
  39. "Google Scholar"
  40. Žiūrėti straipsnį
  41. PubMed / NCBI
  42. "Google Scholar"
  43. Žiūrėti straipsnį
  44. PubMed / NCBI
  45. "Google Scholar"
  46. Žiūrėti straipsnį
  47. PubMed / NCBI
  48. "Google Scholar"
  49. Žiūrėti straipsnį
  50. PubMed / NCBI
  51. "Google Scholar"
  52. 4. Pea R, Nass C, Meheula L, Rance M, Kumar A ir kt. (2012). Raidos psichologija 8: 12–48. doi: 327/a336
  53. Žiūrėti straipsnį
  54. PubMed / NCBI
  55. "Google Scholar"
  56. Žiūrėti straipsnį
  57. PubMed / NCBI
  58. "Google Scholar"
  59. Žiūrėti straipsnį
  60. PubMed / NCBI
  61. "Google Scholar"
  62. Žiūrėti straipsnį
  63. PubMed / NCBI
  64. "Google Scholar"
  65. Žiūrėti straipsnį
  66. PubMed / NCBI
  67. "Google Scholar"
  68. Žiūrėti straipsnį
  69. PubMed / NCBI
  70. "Google Scholar"
  71. Žiūrėti straipsnį
  72. PubMed / NCBI
  73. "Google Scholar"
  74. Žiūrėti straipsnį
  75. PubMed / NCBI
  76. "Google Scholar"
  77. Žiūrėti straipsnį
  78. PubMed / NCBI
  79. "Google Scholar"
  80. Žiūrėti straipsnį
  81. PubMed / NCBI
  82. "Google Scholar"
  83. Žiūrėti straipsnį
  84. PubMed / NCBI
  85. "Google Scholar"
  86. Žiūrėti straipsnį
  87. PubMed / NCBI
  88. "Google Scholar"
  89. Žiūrėti straipsnį
  90. PubMed / NCBI
  91. "Google Scholar"
  92. Žiūrėti straipsnį
  93. PubMed / NCBI
  94. "Google Scholar"
  95. Žiūrėti straipsnį
  96. PubMed / NCBI
  97. "Google Scholar"
  98. Žiūrėti straipsnį
  99. PubMed / NCBI
  100. "Google Scholar"
  101. Žiūrėti straipsnį
  102. PubMed / NCBI
  103. "Google Scholar"
  104. Žiūrėti straipsnį
  105. PubMed / NCBI
  106. "Google Scholar"
  107. Žiūrėti straipsnį
  108. PubMed / NCBI
  109. "Google Scholar"
  110. Žiūrėti straipsnį
  111. PubMed / NCBI
  112. "Google Scholar"
  113. Žiūrėti straipsnį
  114. PubMed / NCBI
  115. "Google Scholar"
  116. Žiūrėti straipsnį
  117. PubMed / NCBI
  118. "Google Scholar"
  119. Žiūrėti straipsnį
  120. PubMed / NCBI
  121. "Google Scholar"
  122. Žiūrėti straipsnį
  123. PubMed / NCBI
  124. "Google Scholar"
  125. Žiūrėti straipsnį
  126. PubMed / NCBI
  127. "Google Scholar"
  128. Žiūrėti straipsnį
  129. PubMed / NCBI
  130. "Google Scholar"
  131. Žiūrėti straipsnį
  132. PubMed / NCBI
  133. "Google Scholar"
  134. Žiūrėti straipsnį
  135. PubMed / NCBI
  136. "Google Scholar"
  137. 5. Junco R, Cotton SR (2010) Suvokiamas akademinis momentinių pranešimų naudojimo poveikis. Kompiuteriai ir švietimas 56: 370–378. doi: 10.1016/j.compedu.2010.08.020
  138. 6. Blakemore C, Van Sluyters RC (1975) Įgimti ir aplinkos veiksniai, lemiantys kačiuko regėjimo žievės vystymąsi. The Journal of physiology 248: 663–716.
  139. 7. Draganski B, Gaser C, Busch V, Schuierer G, Bogdahn U ir kt. (2004) Neuroplastiškumas: treniruočių sukelti pilkosios medžiagos pokyčiai. Gamta 427: 311–312. doi: 10.1038/427311a
  140. 8. Boyke J, Driemeyer J, Gaser C, Buchel C, May A (2008) Treniruotės sukelti smegenų struktūros pokyčiai vyresnio amžiaus žmonėms. The Journal of Neurscience: oficialus Neurologijos draugijos leidinys 28: 7031–7035. doi: 10.1523/jneurosci.0742-08.2008
  141. 9. Kanai R, Rees G (2011) Struktūrinis tarpindividualių žmogaus elgesio ir pažinimo skirtumų pagrindas. Gamtos apžvalgos Neuroscience 12: 231–242. doi: 10.1038/nrn3000
  142. 10. Alzahabi R, Becker MW (2013) Ryšys tarp daugialypės terpės, užduočių perjungimo ir dviejų užduočių atlikimo. Eksperimentinės psichologijos žurnalas Žmogaus suvokimas ir veikla 39: 1485–1495. doi: 10.1037/a0031208
  143. 11. Sanbonmatsu DM, Strayer DL, Medeiros-Ward N, Watson JM (2013) Kas ir kodėl atlieka kelias užduotis? Gebėjimas atlikti kelias užduotis, suvokiamas gebėjimas atlikti kelias užduotis, impulsyvumas ir pojūčių siekimas. PloS one 8: e54402. doi: 10.1371/journal.pone.0054402
  144. 12. Koechlin E, Ody C, Kouneiher F (2003) Kognityvinės kontrolės architektūra žmogaus prefrontalinėje žievėje. Mokslas 302: 1181–1185. doi: 10.1126/mokslas.1088545
  145. 13. Marois R, Ivanoff J (2005) Informacijos apdorojimo smegenyse pajėgumų ribos. Kognityvinių mokslų kryptys 9: 296–305. doi: 10.1016/j.tics.2005.04.010
  146. 14. Dux PE, Ivanoff J, Asplund CL, Marois R (2006) Centrinės informacijos apdorojimo kliūties išskyrimas su laiko išspręstu FMRI. Neuron 52: 1109–1120. doi: 10.1016/j.neuron.2006.11.009
  147. 15. Miller EK, Cohen JD (2001) Integracinė teorija prefrontal žievės funkcija. Neurologijos metinė apžvalga 24: 167–202.
  148. 16. Burgess PW, Veitch E, de Lacy Costello A, Shallice T (2000) Pažinimo ir neuroanatominės koreliacijos daugiafunkcinio darbo. Neuropsychologia 38: 848–863. doi: 10.1016/s0028-3932(99)00134-7
  149. 17. DeYoung CG, Hirsh JB, Shane MS, Papademetris X, Rajeevan N ir kt. (2010) Asmenybės neurologijos prognozių tikrinimas. Smegenų struktūra ir didysis penketukas. Psichologijos mokslas 21: 820–828. doi: 10.1177/0956797610370159
  150. 18. Ashburner J (2007) Greitas difeomorfinis vaizdo registravimo algoritmas. NeuroImage 38: 95–113. doi: 10.1016/j.neuroimage.2007.07.007
  151. 19. John OP, Srivastava S (1999) Didžiojo penketo bruožų taksonomija: istorija, matavimai ir teorinės perspektyvos. In: Pervin LA, John OP, redaktoriai. Asmenybės vadovas: teorija ir tyrimai. Niujorkas: Guilford Press. 102–138.
  152. 20. Ashburner J, Friston KJ (2000) Voxel-based morfometrija – metodai. NeuroImage 11: 805–821. doi: 10.1006/nimg.2000.0582
  153. 21. Whitfield-Gabrieli S, Moran JM, Nieto-Castanon A, Triantafyllou C, Saxe R ir kt. (2011) Asociacijos ir disociacijos tarp numatytųjų ir savireferencijos tinklų žmogaus smegenyse. NeuroImage 55: 225–232. doi: 10.1016/j.neuroimage.2010.11.048
  154. 22. Devinsky O, Morrell MJ, Vogt BA (1995) Priekinės cingulinės žievės indėlis į elgesį. Smegenys: neurologijos žurnalas 118 (1 dalis): 279–306. doi: 10.1093/brain/118.1.279
  155. 23. Bush G, Luu P, Posner MI (2000) Kognityvinis ir emocinis poveikis priekinėje cingulinėje žievėje. Kognityvinių mokslų kryptys 4: 215–222. doi: 10.1016/s1364-6613(00)01483-2
  156. 24. Lui KF, Wong AC (2012) Ar daugialypės terpės užduotis visada kenkia? Teigiama koreliacija tarp daugiafunkcinio ir daugiafunkcinės integracijos. Psichonominis biuletenis ir apžvalga 19: 647–653. doi: 10.3758/s13423-012-0245-7
  157. 25. Raichle ME, MacLeod AM, Snyder AZ, Powers WJ, Gusnard DA ir kt. (2001) Numatytasis smegenų funkcijos režimas. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States 98: 676–682. doi: 10.1073/pnas.98.2.676
  158. 26. Buckner RL, Andrews-Hanna JR, Schacter DL (2008) Numatytasis smegenų tinklas: anatomija, funkcija ir sąsaja su liga. Niujorko mokslų akademijos metraštis 1124: 1–38. doi: 10.1196/metraščiai.1440.011
  159. 27. Carteris CS, Macdonald AM, Botvinick M, Ross LL, Stenger VA ir kt. (2000) Vykdomųjų procesų analizė: strateginės ir vertinamosios priekinės cingulinės žievės funkcijos. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 97: 1944–1948. doi: 10.1073/pnas.97.4.1944
  160. 28. Botvinick MM, Braver TS, Barch DM, Carter CS, Cohen JD (2001) Konfliktų stebėjimas ir pažinimo kontrolė. Psichologinė apžvalga 108: 624–652. doi: 10.1037//0033-295x.108.3.624
  161. 29. Bush G, Whalen PJ, Rosen BR, Jenike MA, McInerney SC ir kt. (1998) Stroop skaičiavimas: trukdžių užduotis, skirta funkciniam neurovaizdiniam patvirtinimui, naudojant funkcinį MRT. Žmogaus smegenų kartografavimas 6: 270–282. doi: 10.1002/(sici)1097-0193(1998)6:4<270::aid-hbm6>3.3.co;2-h
  162. 30. Leung HC, Skudlarski P, Gatenby JC, Peterson BS, Gore JC (2000) Su įvykiu susijęs funkcinis MRT tyrimas, susijęs su stroop spalvos žodžio trukdžių užduotimi. Smegenų žievė 10: 552–560. doi: 10.1093/cercor/10.6.552
  163. 31. Corbetta M, Miezin FM, Dobmeyer S, Shulman GL, Petersen SE (1991) Atrankinis ir padalintas dėmesys vizualiai skiriant formą, spalvą ir greitį: funkcinė anatomija pozitronų emisijos tomografija. The Journal of Neuroscience: oficialus Neurologijos draugijos leidinys 11: 2383–2402.
  164. 32. Botvinick M, Nystrom LE, Fissell K, Carter CS, Cohen JD (1999) Konfliktų stebėjimas ir atranka priekinėje cingulinėje žievėje. Gamta 402: 179–181. doi: 10.1038/46035
  165. 33. Casey BJ, Thomas KM, Welsh TF, Badgaiyan RD, Eccard CH ir kt. (2000) Atsako konflikto, dėmesio atrankos ir lūkesčių atsiskyrimas naudojant funkcinį magnetinio rezonanso vaizdavimą. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States 97: 8728–8733. doi: 10.1073/pnas.97.15.8728
  166. 34. Dreher JC, Grafman J (2003) Rostral priekinės cingulinės ir šoninės prefrontalinės žievės vaidmenų atskyrimas atliekant dvi užduotis vienu metu arba iš eilės. Smegenų žievė 13: 329–339. doi: 10.1093/cercor/13.4.329
  167. 35. Erickson KI, Colcombe SJ, Wadhwa R, Bherer L, Peterson MS ir kt. (2005) Neuroniniai koreliuoja dviejų užduočių atlikimą sumažinus užduočių pasirengimą. NeuroImage 28: 967–979. doi: 10.1016/j.neuroimage.2005.06.047
  168. 36. Milham MP, Banich MT, Webb A, Barad V, Cohen NJ ir kt. (2001) Santykinis priekinės cingulinės ir prefrontalinės žievės įtraukimas į dėmesio kontrolę priklauso nuo konflikto pobūdžio. Smegenų tyrimai Kognityviniai smegenų tyrimai 12: 467–473. doi: 10.1016/s0926-6410(01)00076-3
  169. 37. Kiehl KA, Liddle PF, Hopfinger JB (2000) Klaidų apdorojimas ir priekinė rostralė: su įvykiu susijęs fMRI tyrimas. Psichofiziologija 37: 216–223. doi: 10.1111/1469-8986.3720216
  170. 38. Ralph BC, Thomson DR, Cheyne JA, Smilek D (2013) Multitasking medijos ir dėmesio nesėkmės kasdieniame gyvenime. Psichologiniai tyrimai. doi: 10.1007/s00426-013-0523-7
  171. 39. Fellows LK, Farah MJ (2005) Ar priekinė cingulinė žievė reikalinga pažinimo kontrolei? Smegenys: neurologijos žurnalas 128: 788–796. doi: 10.1093/brain/awh405
  172. 40. Swick D, Turken AU (2002) Atskyrimas tarp konflikto aptikimo ir klaidų stebėjimo žmogaus priekinėje cingulinėje žievėje. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of the United States 99: 16354–16359. doi: 10.1073/pnas.252521499
  173. 41. Swick D, Jovanovic J (2002) Anterior cingulate cortex ir Stroop užduotis: neuropsichologiniai topografinio specifiškumo įrodymai. Neuropsychologia 40: 1240–1253. doi: 10.1016/s0028-3932(01)00226-3
  174. 42. Rotge JY, Guehl D, Dilharreguy B, Tignol J, Bioulac B ir kt. (2009) Obsesinio-kompulsinio sutrikimo smegenų tūrio pokyčių metaanalizė. Biologinė psichiatrija 65: 75–83. doi: 10.1016/j.biopsych.2008.06.019
  175. 43. Yamasue H, Kasai K, Iwanami A, Ohtani T, Yamada H ir kt. (2003) Voxel pagrįsta MRT analizė atskleidžia priekinės cingulinės pilkosios medžiagos kiekio sumažėjimą potrauminio streso sutrikimo dėl terorizmo atveju. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States 100: 9039–9043. doi: 10.1073/pnas.1530467100
  176. 44. Caetano SC, Kaur S, Brambilla P, Nicoletti M, Hatch JP ir kt. (2006) Mažesni cingulate tūriai unipolinės depresijos pacientams. Biologinė psichiatrija 59: 702–706. doi: 10.1016/j.biopsych.2005.10.011
  177. 45. Franklin TR, Acton PD, Maldjian JA, Gray JD, Croft JR ir kt. (2002) Sumažėjusi pilkosios medžiagos koncentracija kokaino pacientų izoliacinėje, orbitofrontalinėje, cingulinėje ir laikinojoje žievėje. Biologinė psichiatrija 51: 134–142. doi: 10.1016/s0006-3223(01)01269-0
  178. 46. ​​Zhou Y, Lin FC, Du YS, Qin LD, Zhao ZM ir kt. (2011) Pilkosios medžiagos anomalijos priklausomybėje nuo interneto: vokseliu pagrįstas morfometrijos tyrimas. Europos radiologijos žurnalas 79: 92–95. doi: 10.1016/j.ejrad.2009.10.025
  179. 47. Yuan K, Qin W, Wang G, Zeng F, Zhao L ir kt. (2011) Mikrostruktūros anomalijos paaugliams, turintiems priklausomybės nuo interneto sutrikimų. PloS one 6: e20708. doi: 10.1371/journal.pone.0020708
  180. 48. Lin F, Zhou Y, Du Y, Qin L, Zhao Z ir kt. (2012) Nenormalus baltosios medžiagos vientisumas paaugliams, turintiems priklausomybės nuo interneto sutrikimų: traktu pagrįstas erdvinės statistikos tyrimas. PloS one 7: e30253. doi: 10.1371/journal.pone.0030253