SU85. The Behavioral and Neural Correlates of Social Cognition in Youth With Mental Illness
Notice bibliographique
Résumé
Background: Schizophrenia, autism spectrum disorders, and bipolar disorder share vulnerability and genetic underpinnings, yet there is considerable heterogeneity in social cognitive performance and social function within and across these disorders The objective of this work is to identify subgroups of patients across these disease-based groups that share similar impairments in social cognition and brain structure in order to identify therapeutic targets. Methods: Structural and diffusion weighted magnetic resonance images were obtained for youth aged 16–35 years with schizophrenia spectrum disorders (SSD) (n = 32), verbal autism spectrum disorder (ASD) without intellectual disability (n = 20), bipolar disorder (BD-euthymic phase) (n = 17), and healthy controls (n = 41). Social cognition and neurocognition were assessed. Similarity Network Fusion (Wang et al, 2014) was used to integrate demographic, neurocognitive, social cognitive, structural, and white matter microstructural data. Results: The fused network revealed 5 subgroups with a number of significant differences between groups in social cognitive performance and in fractional anisotropy (FA) of white matter tracts central to social emotional processing such as the uncinate fasciculus (UF) and genu of the corpus callosum. A young, male-dominant group (N = 21) comprised mostly of youth with ASD and SSD had the most impaired performance on all social cognitive tests; an effect which is particularly significant for the most complex subtest (Welch’s F(4,38) = 10.91, P < .001). A young female-dominant group (N = 33) comprised mostly of healthy controls and youth with BD had the highest performance on all social cognitive tasks. When comparing the FA of the UF there is a significant difference between groups in the left (P < .001) and right hemispheres (P = .001) whereby the lowest performing groups (ASD and SSD group and an older SSD dominant group) had significantly lower FA compared to the highest performing group. Interestingly, a mixed-sex cluster comprised mostly of youth with ASD had average to high performance on the social cognitive and memory subtests but were the worst performers for the processing speed domain (Welch’s F(4,44) = 7.399, P = .001). Conclusion: Using both transdiagnostic and data integration approaches, we can successfully identify biologically informed subtypes that allow us to better understand the heterogeneity in traditional disease-based classifications. These findings may help facilitate the development of new hypotheses regarding the design of studies interested in identifying the genetic underpinnings of social cognitive impairment, as well as the design of therapeutic targets for social cognitive deficits.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».