Abnormal dynamic functional connectivity of amygdalar subregions in untreated patients with first-episode major depressive disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accumulating evidence supports the concept of the amygdala as a complex of structurally and functionally heterogeneous nuclei rather than as a single homogeneous structure. However, changes in resting-state functional connectivity in amygdalar subregions have not been investigated in major depressive disorder (MDD). Here, we explored whether amygdalar subregions - including the laterobasal, centromedial (CM) and superficial (SF) areas - exhibited distinct disruption patterns for different dynamic functional connectivity (dFC) properties, and whether these different properties were correlated with clinical information in patients with MDD. METHODS: Thirty untreated patients with first-episode MDD and 62 matched controls were included. We assessed between-group differences in the mean strength of dFC in each amygdalar subregion in the whole brain using general linear model analysis. RESULTS: < 0.05, family-wise error-corrected). We found significant positive correlations between age at onset and the mean positive strength of dFC in the left CM/brainstem in patients with MDD. LIMITATIONS: The definitions of amygdalar subregions were based on a cytoarchitectonic delineation, and the temporal resolution of the fMRI was slow (repetition time = 2 s). CONCLUSION: These findings confirm the distinct dynamic functional pathway of amygdalar subregions in MDD and suggest that the limbic-cortical-striato-pallido-thalamic circuitry plays a crucial role in the early stages of MDD.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».