MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2795103998 · doi:10.1093/schbul/sby016.440

T164. STRUCTURAL COVARIANCE IN DRUG-NAïVE FIRST EPISODE PSYCHOSIS: AN ULTRA-HIGH FIELD MRI STUDY

2018· article· en· W2795103998 sur OpenAlexaffabout
Tushar Kanti Das, Kara Dempster, Michael Mackinley, Peter Jeon, Joe Gati, Jean Théberge, Ali R. Khan, Lena Palaniyappan

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareRobarts Clinical TrialsLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosisPsychologyVoxel-based morphometryGrey matterNeuroimagingSchizophrenia (object-oriented programming)NeurosciencePsychiatryMedicineMagnetic resonance imagingWhite matterRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Structural neuroimaging studies report disrupted morphological relationship in the grey matter volume (structural covariance) in patients with schizophrenia, indicating an impairment in functional and/or developmental plasticity. To our knowledge, no studies have examined the alterations in structural covariance across the entire brain in drug-naïve first episode psychosis. TOPSY (Tracking Outcomes of Psychosis) is one of the first studies intending to track the neurobiological trajectory using ultra-high field (7T) imaging starting from a drug-naïve first episode state. Here, we report the initial findings from the structural covariance of grey matter volume. To our knowledge, this is the first structural covariance analysis being reported using a 7T anatomical MRI acquisition. We used ultra-high field (7 Tesla) MRI in 28 patients with FEP (satisfying criterion A of DSM-5 schizophrenia) and 18 controls, to estimate grey matter volume in a voxelwise manner. FEP and controls were matched for age, sex and parental socioeconomic status. Patients were recruited at an early intervention unit (PEPP, London Ontario) and had active psychotic symptoms at the time of scanning. Morphometric analysis was done using SPM12, after DARTEL based registration and segmentation but without spatial smoothing on 160 brain regions (6mm spheres) obtained using Dosenbach’s atlas. Correlation matrix for each group was constructed from 160*160 pearson correlation coefficients, followed by estimation of a bias matrix for each subject using jack-knife bias estimation. Bias values for each pair of nodes in an individual subject quantified the contribution of that subject to the overall within-group covariance. Higher positive values meant greater covariance between the two given nodes in that subject, relative to the rest of the group. These bias matrices can be considered equivalent to demeaned and normalised matrices of structural covariance. Structural covariance across all possible regional pairwise connections was tested using 2-tailed voxelwise T-test with FDR correction (p=0.05, 5% rate for false positives). Patients had a significant reduction in structural covariance affecting between right posterior insula and right precentral gyrus (within sensorimotor network, t=3.86, Hedge’s g = 1.15); between right posterior insula and left ventral prefrontal cortex (between sensorimotor and salience network, t=3.71, Hedge’s g = 1.10); and between right anterior cingulate cortex and right dorsal prefrontal cortex (between sensorimotor and default-mode network, t=3.10, Hedge’s g = 0.92). There were no pairwise connections with increased structural covariance among FEP subjects compared to healthy controls. Our findings suggest that (1) structural covariance is disrupted even by the time of first-episode of psychosis; thus, the disruptions in morphological relationships reported in schizophrenia are not explicable by antipsychotic usage or illness duration (2) sensorimotor network regions show a predominant disruption in structural covariance, affecting morphological relationships with both salience and default mode regions. The functional and developmental plasticity of sensorimotor networks may be crucial for the early trajectory of psychosis.

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 seuil0,019

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,251 · 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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSchizophrenia BulletinMême sujetFunctional Brain Connectivity StudiesTravaux en français237 207