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Enregistrement W2101463940 · doi:10.1192/bjp.bp.113.129965

Biological vulnerability to depression: linked structural and functional brain network findings

2013· article· en· W2101463940 sur OpenAlexaff
Neil Nixon, P. F. Liddle, Elena Nixon, G. Worwood, Mario Liotti, Lena Palaniyappan

Notice bibliographique

RevueThe British Journal of Psychiatry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCilagNational Alliance for Research on Schizophrenia and DepressionGlaxoSmithKlineServierPfizerAstraZenecaEli Lilly and Company
Mots-clésDefault mode networkGyrificationPrecuneusMajor depressive disorderPsychologyFunctional magnetic resonance imagingVulnerability (computing)NeuroscienceResting state fMRIFunctional connectivityDepression (economics)CognitionCerebral cortexComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients in recovery following episodes of major depressive disorder (MDD) remain highly vulnerable to future recurrence. Although psychological determinants of this risk are well established, little is known about associated biological mechanisms. Recent work has implicated the default mode network (DMN) in this vulnerability but specific hypotheses remain untested within the high risk, recovered state of MDD. AIMS: To test the hypothesis that there is excessive DMN functional connectivity during task performance within recovered-state MDD and to test for connected DMN cortical gyrification abnormalities. METHOD: A multimodal structural and functional magnetic resonance imaging (fMRI) study, including task-based functional connectivity and cortical folding analysis, comparing 20 recovered-state patients with MDD with 20 matched healthy controls. RESULTS: The MDD group showed significant task-based DMN hyperconnectivity, associated with hypogyrification of key DMN regions (bilateral precuneus). CONCLUSIONS: This is the first evidence of connected structural and functional DMN abnormalities in recovered-state MDD, supporting recent hypotheses on biological-level vulnerability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,888

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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