Voxel‐based morphometry meta‐analysis of gray and white matter finds significant areas of differences in bipolar patients from healthy controls
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We present a retrospective meta-analysis of voxel-based morphometry (VBM) of gray (GM) and white matter (WM) differences between patients with bipolar disorder (BD) and behaviorally healthy controls. METHODS: We used the activation likelihood estimation and Sleuth software for our meta-analysis, considering P-value maps at the cluster level inference of .05 with uncorrected P<.001. Results were visualized with the software MANGO. RESULTS: We included twenty-five articles in the analysis, and separated the comparisons where BD patients had lower GM or WM concentrations than controls (573 subjects, 21 experiments, and 117 locations/180 subjects, five experiments, and 15 locations, respectively) and the comparisons where BD patients had greater GM concentrations than controls (217 subjects, nine experiments, and 49 locations). Higher WM concentrations in BD patients were not detected. We observed for BD reduced GM concentrations in the left medial frontal gyrus and right inferior/precentral gyri encompassing the insular cortex, and greater GM concentrations in the left putamen. Further, lower WM concentrations were detected in the left inferior longitudinal fasciculus, left superior corona radiata, and left posterior cingulum. CONCLUSIONS: This meta-analysis confirms deterioration of frontal and insular regions as already found in previous meta-analysis. GM reductions in these regions could be related to emotional processing and decision making, which are typically impaired in BD. Moreover, we found abnormalities in precentral frontal areas and putamen that have been linked to more basic functions, which could point to sensory and specific cognitive deficits. Finally, WM reductions involved circuitry that may contribute to emotional dysregulation in BD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».