Gray matter characteristics associated with trait anxiety in older adults are moderated by depression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Structural gray matter characteristics of anxiety remain unclear. The aim of this study was to assess the influence of current depressive symptoms and history of depression on the gray matter characteristics of trait anxiety. METHODS: Structural magnetic resonance imaging (MRI) data from 393 individuals aged 65 years or older were used. Regions of interest (ROIs) included the amygdala, anterior cingulate cortex (ACC), insula, orbitofrontal cortex (OFC), and temporal cortex. Trait anxiety was measured by the State-Trait Anxiety Inventory (STAI). Depression and depressive symptoms were measured using DSM-IV criteria and the Center for Epidemiological Studies Depression Scale (CESD). RESULTS: After adjustments for sociodemographics and health-related variables, anxiety had a significant influence on the gray matter characteristics in all cortical ROIs. First, in participants without depression antecedents, higher trait anxiety was associated with a larger cortical thickness in all cortical ROIs. Second, in participants with a previous history of depression, higher trait anxiety was associated with a smaller cortical thickness in all cortical ROIs. CONCLUSIONS: These results suggest that anxiety is related to cortical thickness differently in healthy older adults and in older adults with psychiatric antecedents. Anxiety associated with thinner cortical areas could reflect symptoms of a specific type of depression or a vulnerability to develop depression.
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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 | 0,001 | 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 ».