Cerebral White Matter Lesions and Affective Episodes Correlate in Male Individuals with Bipolar Disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cerebral white matter lesions (WML) have been found in normal aging, vascular disease and several neuropsychiatric conditions. Correlations of WML with clinical parameters in BD have been described, but not with the number of affective episodes, illness duration, age of onset and Body Mass Index in a well characterized group of euthymic bipolar adults. Herein, we aimed to evaluate the associations between bipolar course of illness parameters and WML measured with volumetric analysis. METHODS: In a cross-sectional study 100 euthymic individuals with BD as well as 54 healthy controls (HC) were enrolled to undergo brain magnetic resonance imaging using 3T including a FLAIR sequence for volumetric assessment of WML-load using FSL-software. Additionally, clinical characteristics and psychometric measures including Structured Clinical Interview according to DSM-IV, Hamilton-Depression, Young Mania Rating Scale and Beck's Depression Inventory were evaluated. RESULTS: Individuals with BD had significantly more (F = 3.968, p < .05) WML (Mdn = 3710 mm3; IQR = 2961 mm3) than HC (Mdn = 2185 mm3; IQR = 1665 mm3). BD men (Mdn = 4095 mm3; IQR = 3295 mm3) and BD women (Mdn = 3032 mm3; IQR = 2816 mm3) did not significantly differ as to the WML-load or the number and type of risk factors for WML. However, in men only, the number of manic/hypomanic episodes (r = 0.72; p < .001) as well as depressive episodes (r = 0.51; p < .001) correlated positively with WML-load. CONCLUSIONS: WML-load strongly correlated with the number of manic episodes in male BD patients, suggesting that men might be more vulnerable to mania in the context of cerebral white matter changes.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».