A meta-analysis examining clinical predictors of hippocampal volume in patients with major depressive disorder.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Some, although not all, studies report small hippocampal volume in patients with major depressive disorder (MDD) relative to healthy controls. Here, we explore the contribution of key demographic and clinical variables to this difference. METHODS: We used meta-analytic techniques to provide an updated analysis of data from 32 magnetic resonance imaging studies of hippocampal volume in patients with MDD. RESULTS: Our analysis confirmed the difference in hippocampal volume, but only among patients with MDD whose duration of illness was longer than 2 years or who had more than 1 disease episode. We found no such effect in studies that included patients who did not fit these criteria. The effect was limited to children and middle-aged or older adults. Analyzed collectively, studies including young adult patients showed equivalent hippocampal volumes across MDD patients and controls, a result that may be attributable to a reduced burden of illness in this population. Age at onset of disease, severity of depression at the time of scanning, sex and slice thickness did not contribute to differences in hippocampal volume between patients with MDD and controls. LIMITATIONS: The small size of many of the clinical and demographic subgroups may have limited statistical power to detect between-group differences. CONCLUSION: Although all studies were cross-sectional, our results suggest that hippocampal volume reductions generally occur after disease onset in patients with MDD. These findings have implications for the timing of clinical interventions aimed at reducing the impact of MDD on neuronal structure and function.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle