MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2106106014 · doi:10.1176/appi.ajp.161.4.598

Lower Hippocampal Volume in Patients Suffering From Depression: A Meta-Analysis

2004· review· en· W2106106014 sur OpenAlexaff
Stephanie Campbell, Michael Marriott, Claude Nahmias, Glenda MacQueen

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Psychiatry · 2004
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHippocampusAmygdalaHippocampal formationMagnetic resonance imagingMajor depressive disorderPsychologyDepression (economics)Meta-analysisNeuroimagingNeuroscienceInternal medicineMedicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,010
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations1 155
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Journal of PsychiatryMême sujetTreatment of Major DepressionTravaux en français237 207