Cortex Morphology in First-Episode Psychosis Patients With Neurological Soft Signs
Notice bibliographique
Résumé
Schizophrenia is a complex brain disorder associated with numerous etiological factors and pathophysiological pathways leading to multiple clinical outcomes. Compelling evidence suggests that deviations in neurodevelopmental processes are a major risk factor of schizophrenia. The identification of patients with high neurodevelopmental deviance is an important issue as it could help to identify homogeneous subgroups of patients with similar pathophysiological pathways, a key step to decipher the etiology of this complex condition. Several clinical arguments suggest that schizophrenia patients with Neurological Soft Signs (NSS)--ie, observable defects in motor coordination, motor integration, and sensory integration--would have high neurodevelopmental deviance. Based on the analysis of magnetic resonance imaging of 44 first-episode psychosis patients, we compared the cortex morphology, a marker of brain development, in patients with NSS vs patients with nonsignificant NSS. The cortex morphology was automatically assessed from three-dimensional global sulcal index (g-SI, the ratio between total sulcal area and outer cortex area) and regional sulcal indexes (r-SI, the ratio between the area of pooled labeled sulci and the total outer cortex area). Patients with NSS were found to have a lower g-SI in both hemispheres and a lower r-SI in left dorsolateral prefrontal and right lateral occipital cortices. Exploratory analyses revealed correlations between NSS dimensions and r-SI in distinct cortical areas, including dorsolateral and medial prefrontal cortices, lateral temporal, occipital, superior parietal, and medial parieto-occipital cortices. These findings provide evidence of distinct neurodevelopmental pathways in patients with NSS as compared with patients with nonsignificant NSS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».