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Enregistrement W1976341012 · doi:10.1016/j.nicl.2015.04.008

The autism puzzle: Diffuse but not pervasive neuroanatomical abnormalities in children with ASD

2015· article· en· W1976341012 sur OpenAlexafffund
Dafna Sussman, Rachel C. Leung, Vanessa M. Vogan, W. Lee, S. Trelle, Sheng Lin, Daniel Cassel, M. Mallar Chakravarty, Jason P. Lerch, Evdokia Anagnostou, Margot J. Taylor

Notice bibliographique

RevueNeuroImage Clinical · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteUniversity of TorontoSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésThalamusCytoarchitecturePsychologyOrbitofrontal cortexGyrificationAutism spectrum disorderNeuroanatomyAutismCerebellumBrain morphometryCerebral cortexAudiologyNeuroscienceMagnetic resonance imagingMedicineDevelopmental psychologyCognitionRadiologyPrefrontal cortex

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autism Spectrum Disorder (ASD) is a clinically diagnosed, heterogeneous, neurodevelopmental condition, whose underlying causes have yet to be fully determined. A variety of studies have investigated either cortical, subcortical, or cerebellar anatomy in ASD, but none have conducted a complete examination of all neuroanatomical parameters on a single, large cohort. The current study provides a comprehensive examination of brain development of children with ASD between the ages of 4 and 18 years who are carefully matched for age and sex with typically developing controls at a ratio of one-to-two. Two hundred and ten magnetic resonance images were examined from 138 Control (116 males and 22 females) and 72 participants with ASD (61 males and 11 females). Cortical segmentation into 78 brain-regions and 81,924 vertices was conducted with CIVET which facilitated a region-of-interest- (ROI-) and vertex-based analysis, respectively. Volumes for the cerebellum, hippocampus, striatum, pallidum, and thalamus and many associated subregions were derived using the MAGeT Brain algorithm. The study reveals cortical, subcortical and cerebellar differences between ASD and Control group participants. Diagnosis, diagnosis-by-age, and diagnosis-by-sex interaction effects were found to significantly impact total brain volume but not total surface area or mean cortical thickness of the ASD participants. Localized (vertex-based) analysis of cortical thickness revealed no significant group differences, even when age, age-range, and sex were used as covariates. Nonetheless, the region-based cortical thickness analysis did reveal regional changes in the left orbitofrontal cortex and left posterior cingulate gyrus, both of which showed reduced age-related cortical thinning in ASD. Our finding of region-based differences without significant vertex-based results likely indicates non-focal effects spanning the entirety of these regions. The hippocampi, thalamus, and globus pallidus, were smaller in volume relative to total cerebrum in the ASD participants. Various sub-structures showed an interaction of diagnosis-by-age, diagnosis-by-sex, and diagnosis-by-age-range, in the case where age was divided into childhood (age < 12) and adolescence (12 < age < 18). This is the most comprehensive imaging-based neuro-anatomical pediatric and adolescent ASD study to date. These data highlight the neurodevelopmental differences between typically developing children and those with ASD, and support aspects of the hypothesis of abnormal neuro-developmental trajectory of the brain in ASD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations104
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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