Identification of possible neurobiological trait markers in high-risk subjects for panic disorder
Notice bibliographique
Résumé
Panic disorder (PD) is a common illness that affects 3.5% of the general population. Several studies suggest that PD patients show psychophysiolgic or neuroendocrine alterations when compared to healthy control subjects. Studies measuring saccadic eye movement (SEM) suggest that PD patients have a decreased GABA-benzodiazepine receptor binding. Moreover, some studies suggest that PD is associated with hypothalamic-pituitary axis (HPA) disturbances. However, so far it is unclear whether these abnormalities represent state or trait specific alterations. To explore whether some of these measures could indicate an increased risk for PD, a study investigating 76 healthy offspring of patients with PD or healthy controls between 7 and 18 years was conducted. MANCOVA for peak saccadic eye velocity (pSEV), latency and accuracy, STAI-C state and trait scores with age and gender as covariates showed a significant overall group effect (F5,68=3.14, p=.013). High-risk subjects showed impaired accuracies (F1,72=6.52, p=.013) compared to low-risk controls. Moreover, the high risk group showed significant higher scores in the state (F1,72=4.36, p=.040) and trait (F1,72=9.62, p=.003) version of Spielbergers State-Trait Anxiety score. No effects were found for pSEV and latency. In summary, differences in some aspects of saccadic eye movement in subjects at high or low risk for panic were found. Implications for future research on possible predictors on PD will be discussed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».