Age at First Episode Modulates Diagnosis-Related Structural Brain Abnormalities in Psychosis
Notice bibliographique
Résumé
Brain volume and thickness abnormalities have been reported in first-episode psychosis (FEP). However, it is unclear if and how they are modulated by brain developmental stage (and, therefore, by age at FEP as a proxy). This is a multicenter cross-sectional case-control brain magnetic resonance imaging (MRI) study. Patients with FEP (n = 196), 65.3% males, with a wide age at FEP span (12-35 y), and healthy controls (HC) (n = 157), matched for age, sex, and handedness, were scanned at 6 sites. Gray matter volume and thickness measurements were generated for several brain regions using FreeSurfer software. The nonlinear relationship between age at scan (a proxy for age at FEP in patients) and volume and thickness measurements was explored in patients with schizophrenia spectrum disorders (SSD), affective psychoses (AFP), and HC. Earlier SSD cases (ie, FEP before 15-20 y) showed significant volume and thickness deficits in frontal lobe, volume deficits in temporal lobe, and volume enlargements in ventricular system and basal ganglia. First-episode AFP patients had smaller cingulate cortex volume and thicker temporal cortex only at early age at FEP (before 18-20 y). The AFP group also had age-constant (12-35-y age span) volume enlargements in the frontal and parietal lobe. Our study suggests that age at first episode modulates the structural brain abnormalities found in FEP patients in a nonlinear and diagnosis-dependent manner. Future MRI studies should take these results into account when interpreting samples with different ages at onset and diagnosis.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».