Differences in Saccadic Eye Movements in Subjects at High and Low Risk for Panic Disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Panic disorder (PD) has a strong genetic component showing high heritability rates and familial aggregation. Moreover, there is evidence for associations between parental PD and patterns of psychopathology. So far, little is known about possible endophenotypes representing premorbid vulnerability markers in high-risk subjects for PD. In the present study, we investigated saccadic eye movement (SEM) as an index of CNS inhibitory function in subjects at high risk for PD. METHODS: 132 healthy children at high and low familial risk for PD were included in the study. Basal SEM parameters were obtained using an electro-oculography (EOG) based system measuring peak saccadic eye velocity (pSEV), latency and accuracy. Moreover, with regard to self rating scales, state-trait-anxiety (STAI-C), childhood behavioral inhibition (CSRI), and anxiety sensitivity (CASI) were assessed. RESULTS: There was a significant overall difference for basal SEM parameters across groups as revealed by MANCOVA (F7,118=2.184, p=.040). A significant influence was found for the covariate age, while gender and puberty status had no influence on SEM. High-risk (HR) subjects showed significantly lower pSEV. Moreover, levels of state and trait anxiety were higher in HR children (F1=5.429, p=.021). DISCUSSION: In our sample, measurement of pSEV allowed discrimination between children at high and low risk for PD. Since these results argue for possible alterations of saccadic function in high risk subjects, differences in underlying neurobiological mechanisms might be discussed as a possible endophenotype of PD.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».