Characterization of white matter integrity deficits in cocaine‐dependent individuals with substance‐induced psychosis compared with non‐psychotic cocaine users
Notice bibliographique
Résumé
With sufficient drug exposure, some individuals develop transient psychotic symptoms referred to as 'substance-induced psychosis' (SIP), which closely resemble the symptoms observed in schizophrenia spectrum disorders. The comparability in psychotic presentation between SIP and the schizophrenias suggests that similar underlying neural deficits may contribute to the emergence of psychosis across these disorders. Only a small number of studies have investigated structural alterations in SIP, and all have been limited to volumetric imaging methods, with none controlling for the effects of chronic drug exposure. To investigate white matter abnormalities associated with SIP, diffusion tensor imaging was employed in a group of individuals with cocaine-associated psychosis (CAP; n = 24) and a cocaine-dependent non-psychotic (CDN) group (n = 43). Tract-based spatial statistics was used to investigate group differences in white matter diffusion parameters. The CAP group showed significantly lower fractional anisotropy values than the CDN group (p < 0.05) in voxels within white matter tracts of fronto-temporal, fronto-thalamic and interhemispheric pathways. The greatest differences in white matter integrity were present in the corpus callosum, corona radiata, bilateral superior longitudinal fasciculi and bilateral inferior longitudinal fasciculi. Additionally, the CAP group had voxels of significantly higher radial diffusivity in a subset of the previously mentioned pathways. These results are the first description of white matter integrity abnormalities in a SIP sample and indicate that differences in these pathways may be a shared factor in the expression of different forms of psychosis.
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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 ».