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Enregistrement W2155846146 · doi:10.1001/jamapsychiatry.2013.786

Neuroimaging Evidence for the Deficit Subtype of Schizophrenia

2013· article· en· W2155846146 sur OpenAlexafffund
Aristotle N. Voineskos, George Foussias, Jason P. Lerch, Daniel Felsky, Gary Remington, Tarek K. Rajji, Nancy J. Lobaugh, Bruce G. Pollock, Benoit H. Mulsant

Notice bibliographique

RevueJAMA Psychiatry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)White matterBrief Psychiatric Rating ScaleNeuroimagingPsychiatryPsychologyPopulationPositive and Negative Syndrome ScalePsychosisMagnetic resonance imagingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: A major obstacle to the identification of the neurobiological correlates of schizophrenia is the substantial clinical heterogeneity present in this disorder. Dividing schizophrenia into "deficit" and "nondeficit" subtypes may reduce heterogeneity and facilitate identification of neurobiological markers of disease. OBJECTIVE: To determine whether patients with deficit schizophrenia differ from patients with nondeficit schizophrenia and healthy controls in neuroimaging-based measures of white matter tracts and gray matter morphology. DESIGN: A cross-sectional neuroimaging study of patients with the deficit or nondeficit subtype of schizophrenia and healthy controls. SETTING: University hospital. PARTICIPANTS: Seventy-seven patients with schizophrenia and 79 healthy controls. INTERVENTIONS: All participants were administered the Structured Clinical Interview for DSM-IV-TR Axis I Disorders and the Positive and Negative Syndrome Scale; IQ was measured using the Wechsler Test for Adult Reading; global cognitive impairment was grossly assessed using the Mini-Mental State Examination; comorbid physical illness burden was measured by administration of the Clinical Information Rating Scale-Geriatrics; high-resolution magnetic resonance imaging was performed as part of a multimodal imaging protocol; and deficit status was determined using the proxy scale for the deficit syndrome. MAIN OUTCOME MEASURES: Diffusion-based measures of white matter tracts, cortical thickness, cortical surface area, and volumes of subcortical structures. RESULTS: In both an individually matched approach (18 patients with deficit schizophrenia, 18 patients with nondeficit schizophrenia, and 18 healthy controls) and an unmatched population-based approach (18 patients with deficit schizophrenia, 59 patients with nondeficit schizophrenia, and 79 health controls), the patients with deficit schizophrenia demonstrated disruption of white matter tracts compared with patients with nondeficit schizophrenia and healthy controls at the right inferior longitudinal fasciculus, the right arcuate fasciculus, and the left uncinate fasciculus. These findings were supported in patients with first-episode schizophrenia (n = 20) who had a deficit score that was strongly correlated with disruption at these same tracts. In contrast, patients with schizophrenia of either subtype exhibited cortical thickness reductions compared with healthy controls, in near-identical neuroanatomic patterns. Surface areas and subcortical volumes did not differ significantly among the 3 groups. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: The convergence of findings in our individually matched sample, our unmatched overall sample, and our first-episode schizophrenia sample demonstrate (1) white matter tract disruption as a neurobiological feature of the deficit syndrome and (2) reductions in cortical thickness as a common feature of patients with a diagnosis of schizophrenia. When taken with previous results in gray matter, our findings in white matter tracts point to neural circuitry important for socioemotional function as a core neurobiological feature of the deficit subtype of schizophrenia.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,284 · 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'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

Citations175
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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