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Enregistrement W2765281173 · doi:10.1016/j.jalz.2017.07.729

[P4–566]: ASSESSING THE IMPACT OF INFLAMMATION ON LIMBIC CIRCUITRY AND ITS ROLE IN DEPRESSION IN OLDER ADULTS

2017· article· en· W2765281173 sur OpenAlexaff
Étienne Vachon‐Presseau, Pierre‐François Meyer, Alexa Pichet Binette, Pedro Rosa‐Neto, Judes Poirier, John C.S. Breitner, Sylvia Villeneuve

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensMcGill Genome CentreDouglas Mental Health University InstituteMcGill UniversityAlzheimer Society of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmygdalaDepression (economics)Nucleus accumbensInflammationMedicineLimbic systemCohortNeuroscienceMajor depressive disorderHippocampusPsychologyInternal medicineCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inflammation is hypothesized to represent an important biological event increasing the likelihood of major depressive episodes. Yet, the impact of inflammation on the limbic system involved in major depressive disorders remains to be determined. In this study, we examined how inflammation measured in older adults was related with a life history of major depression and the integrity of limbic circuitry. A total of 29 markers of inflammation were collected with lumbar punction (LP) of cerebrospinal fluid (CSF) in 68 older adults of the PREVENT-AD cohort of cognitively normal adults with a parental or multiple-sibling history of AD dementia. Resting state functional connectivity (rsfMRI) was collected within one month after the LP was performed. Participants provided history of depression and burnout at enrollment and subsequent visits. K-means clustering was applied to generate 3 groups of individuals based on their expressions of the 29 markers (low, intermediate and high levels of inflammation; fig 1.A). The rsfMRI analyses were restricted to correlation of the BOLD signal between 9 regions of interest located in bilateral amygdala, nucleus accumbens, anterior hippocampus, posterior hippocampus, and one in the periaqueductal grey (PAG). The strength of the functional connectivity between these ROIs was linearly correlated with the patients’ clusters using robust regressions. The frequency of major episode of depression or burnout was lower in individuals with low inflammation compared to intermediate and high levels of inflammation (χ > 4.4; ps < 0.037; fig 1.B). Functional connectivity between the left amygdala and the PAG was related with the amount of inflammation after correcting for multiple comparisons (F(2,63) = 5.24; p = 0.002; fig 1.C): post-hoc comparisons indicated that individuals with low inflammation showed higher connectivity than those with intermediate (p = 0.027) or high (p = 0.007) levels of inflammation. In older adults, levels of inflammation were associated with a history of major episode of depression or burnout and with altered functional connectivity between the amygdala and the PAG. These findings are in line with the proposition that inflammation may alter functions of the emotion brain and therefore represent a risk factor for depression. Four typical examples of marker of inflammation with respect to clustering performed on all 29 markers. B. The frequency of major episodes of major depression or burnout was related to levels of inflammation. C. Individuals with low levels of inflammation showed higher functional connectivity between the left amygdala and the PAG compared to individuals with intermediate or high levels of inflammation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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