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Enregistrement W2411759106 · doi:10.1503/jpn.150093

Cortical thickness, volume and surface area in patients with bipolar disorder types I and II

2016· article· en· W2411759106 sur OpenAlexvenueno aff
Christoph Abé, Carl Johan Ekman, Carl M. Sellgren, Predrag Petrović, Martin Ingvar, Mikael Landén

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychiatry and Neuroscience · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypomaniaBrain sizeBipolar disorderMedicineManiaNeuroscienceCognitionPsychiatryMagnetic resonance imagingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Bipolar disorder (BD) is a common chronic psychiatric disorder mainly characterized by episodes of mania, hypomania and depression. The disorder is associated with cognitive impairments and structural brain abnormalities, such as lower cortical volumes in primarily frontal brain regions than healthy controls. Although bipolar disorder types I (BDI) and II (BDII) exhibit different symptoms and severity, previous studies have focused on BDI. Furthermore, the most frequently investigated measure in this population is cortical volume. The aim of our study was to investigate abnormalities in patients with BDI and BDII by simultaneously analyzing cortical volume, thickness and surface area, which yields more information about disease- and symptom-related neurobiology. METHODS: We used MRI to measure cortical volume, thickness and area in patients with BDI and BDII as well as in healthy controls. The large study cohort enabled us to adjust for important confounding factors. RESULTS: We included 81 patients with BDI, 59 with BDII and 85 controls in our analyses. Cortical volume, thickness and surface area abnormalities were present in frontal, temporal and medial occipital regions in patients with BD. Lithium and antiepileptic drug use had an effect on the observed differences in medial occipital regions. Patients with the subtypes BDI and BDII displayed common cortical abnormalities, such as lower volume, thickness and surface area than healthy controls in frontal brain regions but differed in temporal and medial prefrontal regions, where only those with BDI had abnormally low cortical volume and thickness. LIMITATIONS: The group differences can be explained by progressive changes, but also by premorbid conditions. They could also have been influenced by unknown factors, such as social, environmental or genetic factors. CONCLUSION: Our findings suggest diagnosis-related neurobiological differences between the BD subtypes, which could explain distinct symptoms and point to potential biomarkers that could inform the subtype diagnosis of BD.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations124
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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