Lower Hippocampal Volume in Patients Suffering From Depression: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A number of studies have used magnetic resonance imaging to examine volumetric differences in temporal structures in subjects suffering from major depressive disorder. Studies have reported lower hippocampal and amygdala volume, but results have been inconsistent. The authors were interested, therefore, in examining these studies in the aggregate in order to determine whether hippocampal volume is lower in major depressive disorder. They also examined factors that may contribute to the disparate results in the literature. METHOD: A meta-analysis was conducted of studies that used magnetic resonance imaging to assess the volume of the hippocampus and related structures in patients with major depressive disorder. RESULTS: Patients were seen to have lower hippocampal volume relative to comparison subjects, detectable if the hippocampus was measured as a discrete structure. CONCLUSIONS: Although the effect of major depressive disorder on amygdala volume remains to be conclusively established, inclusion of the amygdala with the hippocampus appears to have decreased the likelihood of detecting volumetric differences in either structure. Slice thickness or other scan parameters did not account for a substantive amount of the variance in results, whereas clinical variables of the populations studied, such as duration of illness or presence of abuse, may account for much of the discrepancy between findings.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».