Disruption of brain white matter microstructure in women with anorexia nervosa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The etiology of anorexia nervosa is still unknown. Multiple and distributed brain regions have been implicated in its pathophysiology, implying a dysfunction of connected neural circuits. Despite these findings, the role of white matter in anorexia nervosa has been rarely assessed. In this study, we used diffusion tensor imaging (DTI) to characterize alterations of white matter microstructure in a clinically homogeneous sample of patients with anorexia nervosa. METHODS: Women with anorexia nervosa (restricting subtype) and healthy controls underwent brain DTI. We used tract-based spatial statistics to compare fractional anisotropy (FA) and mean diffusivity (MD) maps between the groups. Furthermore, axial (AD) and radial diffusivity (RD) measures were extracted from regions showing group differences in either FA or MD. RESULTS: We enrolled 19 women with anorexia nervosa and 19 healthy controls in our study. Patients with anorexia nervosa showed significant FA decreases in the parietal part of the left superior longitudinal fasciculus (SLF; p(FWE) < 0.05), with increased MD and RD but no differences in AD. Patients with anorexia nervosa also showed significantly increased MD in the fornix (p(FWE) < 0.05), accompanied by decreased FA and increased RD and AD. LIMITATIONS: Limitations include our modest sample size and cross-sectional design. CONCLUSION: Our findings support the presence of white matter pathology in patients with anorexia nervosa. Alterations in the SLF and fornix might be relevant to key symptoms of anorexia nervosa, such as body image distortion or impairments in body-energy-balance and reward processes. The differences found in both areas replicate those found in previous DTI studies and support a role for white matter pathology of specific neural circuits in individuals with anorexia nervosa.
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 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 ».