Neuroanatomical abnormalities as risk factors for bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Neuroimaging studies show structural brain abnormalities in bipolar patients. Some of the abnormalities may represent biological risk factors conveying vulnerability for the disease. This paper aims to identify neuroanatomical risk factors for bipolar disorder (BD). METHODS: We reviewed magnetic resonance imaging (MRI) findings in populations in which the effects of the disease or treatment are minimal or where the chances of finding genetically coded risk factors shared within the families are increased. Such populations include unaffected relatives of bipolar patients, first-episode patients, children or adolescents with BD and patients with familial BD. RESULTS: MEDLINE search revealed 30 relevant scientific papers. Abnormalities in the volume of the striatum, left hemispheric white matter, thalamus and anterior cingulate as well as quantitative MRI signal hyperintensities were identified already in unaffected relatives of bipolar patients. Subjects in the early stages of the disease showed volume changes of the ventricles, white matter, caudate, putamen, amygdala, hippocampus and the subgenual prefrontal cortex. Reduction in the subgenual prefrontal cortex volume was replicated in three of four studies in patients with familial BD. CONCLUSIONS: Possible candidates for neuroanatomical risk factors for BD are volumetric abnormalities of the subgenual prefrontal cortex, striatum, white matter, and probably also the hippocampus and amygdala. Qualitative finding of white matter hyperintensities was already utilized as an endophenotype.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».