MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2767050687 · doi:10.1038/mp.2017.170

Widespread white matter microstructural differences in schizophrenia across 4322 individuals: results from the ENIGMA Schizophrenia DTI Working Group

2017· article· en· W2767050687 sur OpenAlexaff
Sinéad Kelly, Neda Jahanshad, Andrew Zalesky, Peter Kochunov, Ingrid Agartz, Clara Alloza, Ole A. Andreassen, Celso Arango, Nerisa Banaj, Sylvain Bouix, Chad Bousman, Rachel M. Brouwer, Jason Bruggemann, Juan Bustillo, Wiepke Cahn, Vince D. Calhoun, Dara M. Cannon, Vaughan J. Carr, Stanley V. Catts, Jian Chen, X. Chen, Chiara Chiapponi, Kl K Cho, Valentina Ciullo, Aiden Corvin, Benedicto Crespo‐Facorro, Vanessa Cropley, Pietro De Rossi, Covadonga M. Díaz‐Caneja, Erin W. Dickie, Stefan Ehrlich, F-m Fan, Joshua Faskowitz, Helena Fatouros‐Bergman, Lena Flyckt, Judith M. Ford, J-P Fouche, Masaki Fukunaga, Michael Gill, David C. Glahn, Randy L. Gollub, Esther Goudzwaard, Hua Guo, Raquel E. Gur, Ruben C. Gur, Tiril P. Gurholt, Ryota Hashimoto, Sean N. Hatton, Frans Henskens, Derrek P. Hibar, Ian B. Hickie, L. Elliot Hong, Jiřı́ Horáček, Fleur M. Howells, Hilleke E. Hulshoff Pol, Craig Hyde, Dmitry Isaev, Assen Jablensky, Philip R. Jansen, Joost Janssen, Erik G. Jönsson, Leah Jung, René S. Kahn, Zora Kikinis, K Liu, Paul Klauser, Christian Knöchel, Marek Kubicki, Jim Lagopoulos, C. D. de LANGEN, Stephen M. Lawrie, Rhoshel Lenroot, Kelvin O. Lim, Carlos López‐Jaramillo, Amanda E. Lyall, Vincent A. Magnotta, René C.W. Mandl, Daniel H. Mathalon, Robert W. McCarley, Simon McCarthy‐Jones, Colm McDonald, Sarah McEwen, Andrew M. McIntosh, Tomáš Melicher, R I Mesholam-Gately, Patricia T. Michie, Bryan Mowry, Bryon A. Mueller, Dominick T. Newell, Patricio O’Donnell, Viola Oertel‐Knöchel, Lena Oestreich, Sara A. Paciga, Christos Pantelis, Ofer Pasternak, Godfrey D. Pearlson, Gaia Romana Pellicano, A Pereira, Fabrizio Piras, Steven G. Potkin, Adrian Preda, Paul E. Rasser, David R. Roalf, R. Roiz, Annerine Roos, David Rotenberg, Theodore D. Satterthwaite, Peter Savadjiev, Ulrich Schall, Rodney J. Scott, Marc L. Seal, Larry J. Seidman, Cynthia Shannon Weickert, Christopher D. Whelan, Martha E. Shenton, Jun Soo Kwon, Gianfranco Spalletta, Filip Španiel, Emma Sprooten, Michael Stäblein, Dan J. Stein, Suresh Sundram, Yunlong Tan, Shuping Tan, Shi Tang, Henk Temmingh, Lars T. Westlye, Siren Tønnesen, Diana Tordesillas‐Gutiérrez, Nhat Trung Doan, Jatin G. Vaidya, Neeltje E.M. van Haren, Cristian David Ochoa Vargas, Daniela Vecchio, Dennis Velakoulis, Aristotle N. Voineskos, Jim Voyvodic, Zhen Wang, Ping Wan, Da nian Wei, Thomas W. Weickert, Heather C. Whalley, Tonya White, Thomas J. Whitford, Joanne Wojcik, Hong Xiang, Zhiyong Xie, Hidenaga Yamamori, Fude Yang, Nailin Yao, G. Zhang, Jingjing Zhao, Theo G.M. van Erp, Jessica A. Turner, Paul M. Thompson, Gary Donohoe

Notice bibliographique

RevueMolecular Psychiatry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNorges ForskningsrådNational Health and Medical Research CouncilHelse Sør-Øst RHFMedical Research CouncilNSW Ministry of HealthNational Institute of Mental HealthMinistero della SaluteOffice of Health and Medical ResearchHunter Medical Research InstituteWellcome TrustSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)Corpus callosumWhite matterFractional anisotropyDiffusion MRIPsychologyNeurosciencePsychiatryMedicineMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The regional distribution of white matter (WM) abnormalities in schizophrenia remains poorly understood, and reported disease effects on the brain vary widely between studies. In an effort to identify commonalities across studies, we perform what we believe is the first ever large-scale coordinated study of WM microstructural differences in schizophrenia. Our analysis consisted of 2359 healthy controls and 1963 schizophrenia patients from 29 independent international studies; we harmonized the processing and statistical analyses of diffusion tensor imaging (DTI) data across sites and meta-analyzed effects across studies. Significant reductions in fractional anisotropy (FA) in schizophrenia patients were widespread, and detected in 20 of 25 regions of interest within a WM skeleton representing all major WM fasciculi. Effect sizes varied by region, peaking at (d=0.42) for the entire WM skeleton, driven more by peripheral areas as opposed to the core WM where regions of interest were defined. The anterior corona radiata (d=0.40) and corpus callosum (d=0.39), specifically its body (d=0.39) and genu (d=0.37), showed greatest effects. Significant decreases, to lesser degrees, were observed in almost all regions analyzed. Larger effect sizes were observed for FA than diffusivity measures; significantly higher mean and radial diffusivity was observed for schizophrenia patients compared with controls. No significant effects of age at onset of schizophrenia or medication dosage were detected. As the largest coordinated analysis of WM differences in a psychiatric disorder to date, the present study provides a robust profile of widespread WM abnormalities in schizophrenia patients worldwide. Interactive three-dimensional visualization of the results is available at www.enigma-viewer.org.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,327
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

Citations736
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMolecular PsychiatryMême sujetAdvanced Neuroimaging Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207