Increased body mass index makes an impact on brain white-matter integrity in adults with remitted first-episode mania
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obesity is increasingly prevalent in bipolar disorder (BD) but data about the impact of elevated body mass index (BMI) on brain white-matter integrity in BD are sparse. Based on extant literature largely from structural magnetic resonance imaging (MRI) studies, we hypothesize that increased BMI is associated with decreased fractional anisotropy (FA) in the frontal, temporal, parietal and occipital brain regions early in the course of BD. METHOD: A total of 26 euthymic adults (12 normal weight and 14 overweight/obese) with remitted first-episode mania (FEM) and 28 controls (13 normal weight and 15 overweight/obese) matched for age, handedness and years of education underwent structural MRI and diffusion tensor imaging scans. RESULTS: There are significant effects of diagnosis by BMI interactions observed especially in the right parietal lobe (adjusted F(1,48) = 5.02, p = 0.030), occipital lobe (adjusted F(1,48) = 10.30, p = 0.002) and temporal lobe (adjusted F(1,48) = 7.92, p = 0.007). Specifically, decreased FA is found in the right parietal (F(1,48) = 5.864, p = 0.023) and occipital lobes (F(1,48) = 4.397, p = 0.047) within overweight/obese patients compared with normal-weight patients with FEM. Compared with overweight/obese controls, decreased FA is observed in right parietal (F(1,48) = 6.708, p = 0.015), temporal (F(1,48) = 10.751, p = 0.003) and occipital (F(1,48) = 9.531, p = 0.005) regions in overweight/obese patients with FEM. CONCLUSIONS: Our findings suggest that increased BMI affects temporo-parietal-occipital brain white-matter integrity in FEM. This highlights the need to further elucidate the relationship between obesity and other neural substrates (including subcortical changes) in BD which may clarify brain circuits subserving the association between obesity and clinical outcomes in BD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».