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Enregistrement W2794631921 · doi:10.1093/schbul/sby016.298

T22. PITUITARY GLAND VOLUME DIFFERENCES IN INDIVIDUALS WITH PSYCHOSIS: RESULTS FROM THE BIPOLAR-SCHIZOPHRENIA NETWORK ON INTERMEDIATE PHENOTYPES (B-SNIP) STUDY

2018· article· en· W2794631921 sur OpenAlexaff
Synthia Guimond, Samantha Tingue, Gabriel A. Devenyi, Yunxiang Tang, Luke Mike, M. Mallar Chakravarty, John A. Sweeney, Godfrey D. Pearlson, Brett A. Clementz, Carol A. Tamminga, Matcheri S. Keshavan

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePituitary Gland Disorders and Treatments
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosisBipolar disorderPituitary glandSchizoaffective disorderSchizophrenia (object-oriented programming)Internal medicinePsychologyBiomarkerMagnetic resonance imagingEndocrinologyBrain sizeMedicineMoodPsychiatryBiologyHormoneRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When exposed to stress, the hypothalamic-pituitary-adrenal axis is hyperactivated, which can cause the enlargement of the pituitary gland. Hence, pituitary gland volume could be a biomarker of stress present in psychosis. However, it remains unclear if individuals with psychosis have larger pituitary gland than healthy people. Previous studies investigating this question used small samples and reported inconsistent results. In the current study, we used an automated multi-atlas segmentation method to investigate the differences between pituitary gland volumes in a large sample of individuals on the psychosis spectrum. Data collection was completed across six sites in the Bipolar-Schizophrenia Network on Intermediate Phenotypes (B-SNIP) consortium with a total of 755 participants included in the study - 174 individuals with schizophrenia (SZ), 115 with schizoaffective disorder (SZA), 167 with psychotic bipolar disorder (PBD), and 299 healthy controls (HC). Structural magnetic resonance images were acquired and pituitary gland volumes were obtained using the automated MAGeT-Brain algorithm. General linear model and post-hoc independent t-tests were used to analysis the differences between subgroups of patients using clinical diagnosis and agnostic Biotype classification (Biotype 1 being the most cognitively impaired). We also explored potential effect of antipsychotic intake, symptoms severity and duration of illness. In all analyses, we used Bonferroni correction for multiple comparisons and entered confounds as covariates (age, sex, race, intracranial volume, and site). Overall, the pituitary gland volumes were not significantly different between patients and HC. No significant main effect of diagnosis was observed, but SZ patients had trending larger pituitary volume compared to HC (p=.033, uncorrected). We observed a significant main effect of Biotype (p=.003), with Biotype 1 having significantly larger pituitary gland than HC and Biotype 2 (p=.004 and p=.013). In the patients group, no significant relationship between the pituitary gland and the amount of antipsychotic intake was observed (r=.02, p=.68). Significant correlations with the pituitary gland volume were observed with symptoms severity (r=.22, p=.000), and with the duration of illness (r=-.18, p=.002). Importantly, Biotypes did not significantly differ in terms of symptoms severity nor duration of illness. As a group, individuals with psychosis do not have abnormal pituitary gland volume, but larger pituitary gland is related to shorter duration of illness and greater symptoms severity. Therefore, larger pituitary gland volume could be a state-related biomarker of psychosis. Moreover, while we did not observe any significant subgroup differences using clinical diagnosis, our results suggest an increase in pituitary volume in biotype 1 patients compared to HC. These findings clarify previous inconsistent reports, and encourage further investigation of stress biomarkers in individual with psychosis with lower cognitive abilities. In the future, this could lead to the development of more targeted treatments for this specific subgroup of patients.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,226 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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