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Enregistrement W2596902563 · doi:10.1038/mp.2017.73

Cortical abnormalities in bipolar disorder: an MRI analysis of 6503 individuals from the ENIGMA Bipolar Disorder Working Group

2017· article· en· W2596902563 sur OpenAlexafffund
Derrek P. Hibar, Lars T. Westlye, Nhat Trung Doan, Neda Jahanshad, J. Cheung, Christopher R. K. Ching, Amelia Versace, Amy C. Bilderbeck, Anne Uhlmann, Benson Mwangi, Bernd Krämer, Bronwyn J. Overs, Cecilie B. Hartberg, Christoph Abé, Danai Dima, Dominik Grotegerd, Emma Sprooten, Erlend Bøen, Esther Jiménez, Fleur M. Howells, Giuseppe Delvecchio, Henk Temmingh, Jonathan Starke, Jorge Almeida, José Manuel Goikolea, Josselin Houenou, Lauren M. Beard, Lisa Rauer, Lucija Abramovic, M. Bonnin, Maria Francesca Ponteduro, Maria Keil, Maria M. Rive, Nailin Yao, Nefize Yalın, Pablo Najt, Pedro G. P. Rosa, Ronny Redlich, Sarah Trost, Saskia P. Hagenaars, Scott C. Fears, Sílvia Alonso-Lana, Theo G.M. van Erp, Thomas E. Nickson, Tiffany Chaim-Avancini, Timothy B. Meier, Torbjørn Elvsåshagen, Unn K. Haukvik, W H Lee, Aart H. Schene, Adrian J. Lloyd, Allan H. Young, Allison C. Nugent, Anders M. Dale, Andrea Pfennig, Andrew M. McIntosh, Beny Lafer, Bernhard T. Baune, Carl Johan Ekman, Carlos A. Zarate, Carrie E. Bearden, Chantal Henry, Christian Simhandl, Colm McDonald, Corin Bourne, Dan J. Stein, Daniel H. Wolf, Dara M. Cannon, David C. Glahn, Dick J. Veltman, Edith Pomarol‐Clotet, Eduard Vieta, Erick J. Canales‐Rodríguez, Fabiano G. Nery, Fábio Duran, Geraldo F. Busatto, Gloria Roberts, Godfrey D. Pearlson, Guy M. Goodwin, Harald Kugel, Heather C. Whalley, Henricus G. Ruhé, Jair C. Soares, Janice M. Fullerton, Janusz Rybakowski, Jonathan Savitz, Kalil T Chaim, Mar Fatjó‐Vilas, Márcio Gerhardt Soeiro‐de‐Souza, Marco P. Boks, Marcus V. Zanetti, Maria Concepción García Otaduy, Maria Schaufelberger, Martin Alda, Martin Ingvar, Mary L. Phillips, Matthew J. Kempton, Michael Bauer, Mikael Landén, Natalia Lawrence, Neeltje E.M. van Haren, Neil Horn, Nelson B. Freimer, Oliver Gruber, Peter R. Schofield, Philip B. Mitchell, R.S. Kahn, Rhoshel Lenroot, Rodrigo Machado‐Vieira, Roel A. Ophoff, Salvador Sarró, Sophia Frangou, Theodore D. Satterthwaite, Tomáš Hájek, Udo Dannlowski, Ulrik Fredrik Malt, Volker Arolt, Wagner F. Gattaz, Wayne C. Drevets, Xavier Caseras, Ingrid Agartz, Paul M. Thompson, Ole A. Andreassen

Notice bibliographique

RevueMolecular Psychiatry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Center for Mental HealthMedical Research CouncilNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthUniversitat de BarcelonaDalhousie UniversityConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoMinisterio de Economía y CompetitividadStiftelsen för Strategisk ForskningNorges ForskningsrådNational Institute of Mental HealthFondation pour la Recherche MédicaleNational Alliance for Research on Schizophrenia and DepressionCentro de Investigación Biomédica en Red de Salud MentalZonMwWellcome TrustCHIST-ERAAustralian GovernmentAgence Nationale de la RechercheDepartament d'Innovació, Universitats i Empresa, Generalitat de CatalunyaGeneralitat de CatalunyaBundesministerium für Bildung und ForschungNational Institute for Health and Care ResearchDeutsche ForschungsgemeinschaftNova Scotia Health Research FoundationFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloWilliam K. Warren FoundationUniversity of Pennsylvania
Mots-clésBipolar disorderPsychologyNeurosciencePsychiatryMedicineCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite decades of research, the pathophysiology of bipolar disorder (BD) is still not well understood. Structural brain differences have been associated with BD, but results from neuroimaging studies have been inconsistent. To address this, we performed the largest study to date of cortical gray matter thickness and surface area measures from brain magnetic resonance imaging scans of 6503 individuals including 1837 unrelated adults with BD and 2582 unrelated healthy controls for group differences while also examining the effects of commonly prescribed medications, age of illness onset, history of psychosis, mood state, age and sex differences on cortical regions. In BD, cortical gray matter was thinner in frontal, temporal and parietal regions of both brain hemispheres. BD had the strongest effects on left pars opercularis (Cohen’s d =−0.293; P =1.71 × 10 −21 ), left fusiform gyrus ( d =−0.288; P =8.25 × 10 −21 ) and left rostral middle frontal cortex ( d =−0.276; P =2.99 × 10 −19 ). Longer duration of illness (after accounting for age at the time of scanning) was associated with reduced cortical thickness in frontal, medial parietal and occipital regions. We found that several commonly prescribed medications, including lithium, antiepileptic and antipsychotic treatment showed significant associations with cortical thickness and surface area, even after accounting for patients who received multiple medications. We found evidence of reduced cortical surface area associated with a history of psychosis but no associations with mood state at the time of scanning. Our analysis revealed previously undetected associations and provides an extensive analysis of potential confounding variables in neuroimaging studies 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations815
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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