Clinical Significance of Brain White Matter Hyperintensities in Young Adults with Psychiatric Illness
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic resonance imaging (MRI) provides detailed images of brain anatomy, with especially clear definition of gray and white matter structures. Several brain MRI studies have suggested that adults with bipolar disorder (BD) are more likely to have "white matter hyperintensities" (WMH) than adults without BD. The disproportionately greater frequency of these lesions in otherwise physically healthy patients suggests that the illness itself, or treatments used to control the illness, may be risk factors for the development of white matter changes. Similarly, WMH may be an etiological factor for some types of BD. In addition to reviewing the relevant literature, this research study attempted to determine whether lithium treatment is associated with an increased prevalence of WMH in young adults with psychiatric illness. To test this hypothesis, we evaluated over 600 brain MRI scans from inpatients at McLean Hospital, Belmont, Massachusetts. We controlled for possible confounding variables such as age, vascular disease, substance abuse, and markers of illness severity. We found that individuals with BD were no more likely to have WMH than other psychiatric patients. Lithium use was nonsignificantly associated with the presence of WMH. A multivariate regression model for the presence of WMH showed that heart disease, female gender, and multiple psychiatric admissions were significant predictors of WMH. This study does not support previous findings that BD, compared to other psychiatric illnesses, was associated with increased risk of WMH. Lithium use may be subtly associated with WMH. Our results are consistent with previous research that found an association between cardiovascular disease, advanced age, and the presence of WMH, though our analysis appears to be unique in its inclusion of cardiovascular disease as a risk factor in young adults with psychiatric illness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».