Volumetric neuroimaging investigations in mood disorders: bipolar disorder versus major depressive disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As patients with mood disorders manifest heterogeneity in phenomenology, pathophysiology, etiology, and treatment response, a biological classification of mental disease is urgently needed to advance research. Patient and methodological variability complicates the comparison of neuroimaging study results and limits heuristic model development and a biologically-based diagnostic schema. OBJECTIVE: We have critically reviewed and compared the magnetic resonance neuroimaging literature to determine the degree and directionality of volumetric changes in brain regions putatively implicated in the pathophysiology of major depressive disorder (MDD) versus bipolar disorder (BD). METHODS: A total of 140 published magnetic resonance imaging investigations evaluating subjects with BD or MDD were selected to provide a summary and interpretation of volumetric neuroimaging results in MDD and BD. Further commentary on the pathophysiological implications, and putative cellular and pharmacological mechanisms, is also provided. RESULTS: While whole brain volumes of patients with mood disorders do not differ from those of healthy controls, regional deficits in the frontal lobe, particularly in the anterior cingulate and the orbitofrontal cortex, appear to consistently differentiate subjects with mood disorders from the general population. Preliminary findings also suggest that subcortical structures, particularly the striatum, amygdala, and hippocampus, may be differentially affected in MDD and BD. CONCLUSIONS: Structural neuroimaging studies have consistently identified regional abnormalities in subjects with mood disorders. Future studies should strive to definitively establish the influence of age and medication.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».