Abnormal functional–structural cingulum connectivity in mania: combined functional magnetic resonance imaging‐diffusion tensor imaging investigation in different phases of bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of the study was to investigate the relationship between structural connectivity (SC) and functional connectivity (FC) in the cingulum in bipolar disorder (BD) and its various phases. METHOD: We combined resting-state functional magnetic resonance imaging and probabilistic tractographic diffusion tensor imaging to investigate FC and SC of the cingulum and its portions, the SC-FC relationship, and their correlations with clinical and neurocognitive measures on sustained attention in manic (n = 21), depressed (n = 20), and euthymic (n = 20) bipolar patients and healthy controls (HC) (n = 42). RESULTS: First, we found decreased FC between the anterior and posterior parts of the cingulum in manic patients when compared to depressed patients and HC. Second, we observed decreased SC of the cingulum bundle, particularly in its anterior part, in manic patients when compared to HC. Finally, alterations in the cingulum FC (but not SC) correlated with clinical severity scores while changes in the cingulum SC (but not FC) were related with neurocognitive deficits in sustained attention in BD. CONCLUSION: We demonstrate for the first time a reduction in FC and concomitantly in SC of the cingulum in mania, which correlated with psychopathological and neurocognitive parameters, respectively, in BD. This supports the central role of cingulum connectivity specifically in mania.
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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 | 0,001 |
| 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 ».