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Enregistrement W2807952988 · doi:10.2147/ndt.s163132

Structural equation modeling approach between salience network dysfunction, depressed mood, and subjective quality of life in schizophrenia: an ICA resting-state fMRI study

2018· article· en· W2807952988 sur OpenAlexaboutno aff
Masashi Ohta, Masahito Nakataki, Tomoya Takeda, Shusuke Numata, Takeo Tominaga, Naomi Kameoka, Hiroko Kubo, Makoto Kinoshita, Kanae Matsuura, Maki Otomo, Naoya Takeichi, Masafumi Harada, Tetsuro Ohmori

Notice bibliographique

RevueNeuropsychiatric Disease and Treatment · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Tokushima
Mots-clésPsychosocialStructural equation modelingPositive and Negative Syndrome ScaleSchizophrenia (object-oriented programming)Quality of life (healthcare)MoodMedicineClinical psychologyPsychiatryPsychopathologyPsychologyPsychosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Quality of life (QOL) is an important clinical outcome for patients with schizophrenia, and recent studies have focused on subjective QOL. We evaluated the causal relationship between psychosocial aspect of subjective QOL, symptoms, cognitive functions, and salience network (SN) dysfunction in schizophrenia using structural equation modeling (SEM). Patients and methods: We performed a cross-sectional study of 21 patients with symptomatically stabilized schizophrenia and 21 age-, sex-, and education level-matched healthy controls who underwent resting-state functional magnetic resonance imaging. We evaluated SN dysfunction in schizophrenia using independent component analysis (ICA). We rated participant psychopathology using the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS), the Brief Assessment of Cognition in Schizophrenia (BACS), and the Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS). We rated psychosocial aspect of subjective QOL using the Schizophrenia Quality of Life Scale (SQLS) psychosocial subscale. We applied SEM to examine the relationships between SN dysfunction, PANSS positive and negative scores, CDSS total scores, BACS composite scores, and SQLS psychosocial subscale scores. Results: In second-level analysis after group ICA, patient group had significant lower right pallidum functional connectivity (FC) within the SN than the controls did (Montreal Neurological Institute [MNI] [ x y z ] = [22 -2 -6]) ( p = 0.027, family-wise error [FWE] corrected). In SEM, we obtained a good fit for an SEM model in which SN dysfunction causes depressed mood, which in turn determines psychosocial aspect of subjective QOL (chi-squared p = 0.9, root mean square error of approximation (RMSEA) < 0.001, comparative fit index [CFI] = 1.00, and standardized root mean square residual [SRMR]= 0.020). Conclusion: We found a continuous process by which SN dysfunction causes depressed moods that determine psychosocial aspect of subjective QOL in schizophrenia. This is the first report that offers a unified explanation of functional neuroimaging, symptoms, and outcomes. Future studies combining neuroimaging techniques and clinical assessments would elucidate schizophrenia’s pathogenesis. Keywords: depressed mood, salience network, schizophrenia, structural equation modeling, subjective quality of life, resting-state fMRI

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,870

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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