A Preliminary Study of the Influence of Age of Onset and Childhood Trauma on Cortical Thickness in Major Depressive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Major depressive disorder (MDD) neural underpinnings may differ based on onset age and childhood trauma. We assessed cortical thickness in patients who differed in age of MDD onset and examined trauma history influence. METHODS: Adults with MDD (N=36) and controls (HC; N=18) underwent magnetic resonance imaging. Twenty patients had MDD onset<24 years of age (pediatric onset) and 16 had onset>25 years of age (adult onset). The MDD group was also subdivided into those with (N=12) and without (N=19) physical and/or sexual abuse as assessed by the Childhood Trauma Questionnaire (CTQ). Cortical thickness was analyzed with FreeSurfer software. RESULTS: Thicker frontal pole and a tendency for thinner transverse temporal cortices existed in MDD. The former was driven by the pediatric onset group and abuse history (independently), particularly in the right frontal pole. Inverse correlations existed between CTQ scores and frontal pole cortex thickness. A similar inverse relation existed with left inferior and right superior parietal cortex thickness. The superior temporal cortex tended to be thinner in pediatric versus adult onset groups with childhood abuse. CONCLUSIONS: This preliminary work suggests neural differences between pediatric and adult MDD onset. Trauma history also contributes to cytoarchitectural modulation. Thickened frontal pole cortices as a compensatory mechanism in MDD warrant evaluation.
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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 | 0,001 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».