Effects of early-life adversity on white matter diffusivity changes in patients at risk for major depression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Relatives of patients with major depressive disorder (MDD) and people who experienced early-life adversity are at risk for MDD. The aim of our study was to investigate whether unaffected first-degree healthy relatives (UHRs) of patients with MDD show changes in white matter fibre connections compared with healthy controls and whether there are interactions between early-life adversity and these microstructural changes. METHODS: Unaffected, healthy first-degree relatives of patients with MDD and healthy controls without any family history for a psychiatric disease underwent high angular resolution diffusion imaging with 61 diffusion directions. Data were analyzed with tract-based spatial statistics, and findings were confirmed with tractography. RESULTS: Twenty-one UHRs and 24 controls participated in our study. The UHRs showed greater fractional anisotropy than controls in the body and splenium of the corpus callosum, inferior fronto-occipital fasciculus (IFO), left superior longitudinal fasciculus (SLF) and right fornix. The UHRs who experienced more early-life adversity had greater fractional anisotropy than those with less early-life adversity in the splenium of the corpus callosum, fornix, IFO and SLF; in controls, early-life adversity was found to be associated with decreased fractional anisotropy in these fibre tracts. LIMITATIONS: Studying participants' strategies for coping with early-life adversity would have been helpful. Crossing fibres intracts are a general limitation of the method used. CONCLUSION: Altogether, our findings provide evidence for greater fractional anisotropy in UHRs and for interaction between early-life adversity and family risk on white matter tracts involved in cognitive-emotional processes. Whether stronger neural fibre connections are associated with more resilience against depression needs to be addressed in future studies.
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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) | 0,000 | 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 ».