Cigarette smoking is associated with thinner cingulate and insular cortices in patients with severe mental illness
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Magnetic resonance imaging (MRI) studies show reduced cortical thickness in patients with schizophrenia and bipolar disorder. These subtle brain abnormalities may provide insight into illness mechanisms. However, environmental and lifestyle-related factors, such as cigarette smoking, may contribute to brain structure changes. Cigarette smoking is highly prevalent in patients with severe mental illness. In nonpsychiatric samples, smoking has been associated with reduced thickness in the anterior (ACC) and posterior cingulate cortices, the insular cortex (INS), the dorsolateral prefrontal cortex and the orbitofrontal cortex. METHODS: We examined MRI scans from patients with schizophrenia, other psychotic disorders or bipolar disorder and healthy controls using FreeSurfer. RESULTS: We included 506 patients (49% smokers) and 237 controls (20% smokers) in our study. We found reduced cortical thickness in the left rostral ACC and the left INS in smoking patients compared with nonsmoking patients, but this difference was not found among healthy controls. No dose-response relationship was found between amount of smoking and cortical thickness in these regions. Among patients, maps of thickness along the whole cortical surface revealed reduced insular thickness but no effects in other regions. Among healthy controls, similar analyses revealed increased age-related cortical thinning in the left occipital lobe among smokers compared with nonsmokers. LIMITATIONS: The causal direction could not be determined owing to the cross-sectional design and lack of detailed data on smoking addiction and smoking history. CONCLUSION: The effect of cigarette smoking should be considered in MRI studies of patients with severe mental illness.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».