Statistical mapping analysis of serotonin synthesis images generated in healthy volunteers using positron-emission tomography and alpha-[11C]methyl-L-tryptophan.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the suitability of analyzing functional images of brain serotonin (5-HT) synthesis with statistical parametric mapping (SPM), and to investigate further possible sex-related regional differences. DESIGN: Prospective study. PARTICIPANTS: Six healthy men and 5 healthy women. INTERVENTION: Participants' brains were scanned with positron-emission tomography (PET) after intravenous injection of alpha-[11C]methyl-L-tryptophan (alpha-[11C]MTrp). OUTCOME MEASURES: Tissue radioactivity images were converted into functional images using the Patlak plot approach, and analyzed with 2 methods for global normalization in the SPM program: proportional scaling and analysis of covariance (ANCOVA). RESULTS: The data structure suggests that PET alpha-[11C]MTrp data meet the criteria for analysis with SPM, and that the proportional scaling method is more appropriate than the ANCOVA method for normalization. Regional differences in 5-HT synthesis were identified between men and women, and the significance of these findings was supported by region of interest (ROI) analyses. CONCLUSION: SPM analyses of PET alpha-[11C]MTrp data may be of value for identifying regional differences in brain 5-HT synthesis between groups, and in investigating the effects of psychotropic drugs. Since we found regional differences between male and female subjects, men and women should not be grouped for data analysis in PET alpha-[11C]MTrp 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».