Prodromal Symptom Severity Predicts Accelerated Gray Matter Reduction and Third Ventricle Expansion among Clinically High-Risk Youth Developing Psychotic Disorders
Notice bibliographique
Résumé
A recent prospective longitudinal neuroimaging study of 274 prodromal risk syndrome subjects revealed that those who later developed full-blown psychotic symptoms exhibited accelerated gray matter loss and third ventricle expansion around the time of onset of psychosis. Previous studies also indicate that higher levels of unusual thought content during prodromal states are a significant predictor of psychosis in clinically high-risk youth (CHR). However, the relationship between clinical symptoms and changes in neuroanatomical structure has not been previously examined in the North American Prodrome Longitudinal Study (NAPLS) sample at the atlas level. In this report, we investigated whether symptom severity as measured by the Scale of Prodromal Symptoms (SOPS) predicted the accelerated gray matter decline in 274 CHR cases, including 35 who converted to psychosis. Higher levels of unusual thought content (pre-delusional) symptoms at baseline were associated with a steeper rate of gray matter loss in the prefrontal cortex bilaterally among converters. In contrast, there was no association found among non-converters. Steeper gray matter loss seems to be unique to those (CHR) individuals with higher levels of sub-psychotic pre-delusional symptoms that acutely worsen in the ramp-up to full-blown psychosis, and as such may reflect pathophysiological processes driving emergence of psychosis.
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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) | 0,001 | 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 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 ».