Diffusion tensor imaging correlates of early markers of depression in youth at high‐familial risk for bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mood disorders are familial psychiatric diseases, in which patients show reduced white matter (WM) integrity. We sought to determine whether WM integrity was affected in young offspring at high-familial risk of mood disorder before they go on to develop major depressive disorder (MDD). METHODS: The Bipolar Family study is a prospective longitudinal study examining young individuals (age 16-25 years) at familial risk of mood disorder on three occasions 2 years apart. This study used baseline imaging data, categorizing groups according to clinical outcome at follow-up. Diffusion tensor MRI data were acquired for 61 controls and 106 high-risk individuals, the latter divided into 78 high-risk subjects who remained well throughout the study ('high-risk well') and 28 individuals who subsequently developed MDD ('high-risk MDD'). Voxel-wise between-group comparison of fractional anisotropy (FA) based on diagnostic status was performed using tract-based spatial statistics (TBSS). RESULTS: < .05), there were no statistically significant differences at p-corrected levels between the two high-risk groups. CONCLUSIONS: These results suggest that decreased FA is related to the presence of familial risk for mood disorder along with subdiagnostic symptoms at the time of scanning rather than predictive of subsequent diagnosis. Due to the difficulties performing such longitudinal prospective studies, we note, however, that this latter analysis may be underpowered due to sample size within the high-risk MDD group. Further clinical follow-up may clarify these findings.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».