Brain volume in male patients with recent onset schizophrenia with and without cannabis use disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Schizophrenia is highly comorbid with cannabis use disorders (CUDs), and this comorbidity is associated with an unfavourable course. Early onset or frequent cannabis use may influence brain structure. A key question is whether comorbid CUDs modulate brain morphology alterations associated with schizophrenia. METHODS: We used surface-based analysis to measure the brain volume, cortical thickness and cortical surface area of a priori-defined brain regions (hippocampus, amygdala, thalamus, caudate, putamen, orbitofrontal cortex, anterior cingulate cortex, insula, parahippocampus and fusiform gyrus) in male patients with schizophrenia or related disorders with and without comorbid CUDs and matched healthy controls. Associations between age at onset and frequency of cannabis use with regional grey matter volume were explored. RESULTS: We included 113 patients with (CUD, n = 80) and without (NCUD, n = 33) CUDs and 84 controls in our study. As expected, patients with schizophrenia (with or without a CUD) had smaller volumes of most brain regions (amygdala, putamen, insula, parahippocampus and fusiform gyrus) than healthy controls, and differences in cortical volume were mainly driven by cortical thinning. Compared with the NCUD group, the CUD group had a larger volume of the putamen, possibly driven by polysubstance use. No associations between age at onset and frequency of use with regional grey matter volumes were found. LIMITATIONS: We were unable to correct for possible confounding effects of smoking or antipsychotic medication. CONCLUSION: Patients with psychotic disorders and comorbid CUDs have larger putamen volumes than those without CUDs. Future studies should elaborate whether a large putamen represents a risk factor for the development of CUDs or whether (poly)substance use causes changes in putamen volume.
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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 | 0,001 |
| 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 ».