Linking persistent negative symptoms to amygdala–hippocampus structure in first-episode psychosis
Notice bibliographique
Résumé
Early persistent negative symptoms (PNS) following a first episode of psychosis (FEP) are linked to poor functional outcome. Reports of reduced amygdalar and hippocampal volumes in early psychosis have not accounted for heterogeneity of symptoms. Age is also seldom considered in this population, a factor that has the potential to uncover symptom-specific maturational biomarkers pertaining to volume and shape changes within the hippocampus and amygdala. T1-weighted volumes were acquired for early (N=21), secondary (N=30), non-(N=44) PNS patients with a FEP, and controls (N=44). Amygdalar-hippocampal volumes and surface area (SA) metrics were extracted with the Multiple Automatically Generated Templates (MAGeT)-Brain algorithm. Linear mixed models were applied to test for a main effect of group and age × group interactions. Early PNS patients had significantly reduced left amygdalar and right hippocampal volumes, as well as similarly lateralized negative age × group interactions compared to secondary PNS patients (P<0.017, corrected). Morphometry revealed decreased SA in early PNS compared with other patient groups in left central amygdala, and in a posterior region when compared with controls. Early and secondary PNS patients had significantly decreased SA as a function of age compared with patients without such symptoms within the right hippocampal tail (P<0.05, corrected). Significant amygdalar-hippocampal changes with age are linked to PNS after a FEP, with converging results from volumetric and morphometric analyses. Differential age trajectories suggest an aberrant maturational process within FEP patients presenting with PNS, which could represent dynamic endophenotypes setting these patients apart from their non-symptomatic peers. Studies are encouraged to parse apart such symptom constructs when examining neuroanatomical changes emerging after a FEP.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».