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Enregistrement W2886832730 · doi:10.1093/schbul/sby016.418

T142. PARIETAL CONNECTIVITY IN SCHIZOPHRENIA AND PSYCHOTIC BIPOLAR DISORDER: A COMBINED STRUCTURAL AND DYNAMIC FUNCTIONAL CONNECTIVITY STUDY

2018· article· en· W2886832730 sur OpenAlexaff
Tushar Kanti Das, Peter F. Liddle, Lena Palaniyappan

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupramarginal gyrusParietal lobePsychologySchizophrenia (object-oriented programming)Resting state fMRIBipolar disorderNeurosciencePsychosisTemporal lobeFractional anisotropyMiddle frontal gyrusSuperior temporal gyrusAngular gyrusDiffusion MRIFunctional magnetic resonance imagingPsychiatryMedicineMagnetic resonance imagingCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of parietal lobe in psychotic disorders is poorly understood. In independent previous studies, we have observed that (1) the severity of disorganization is associated with reduced cerebral blood flow to bilateral parietal angular gyrus in patients with schizophrenia (2) disorganization is more pronounced in patients who have morphological abnormalities in left parietal supramarginal gyrus (3) the global connectivity of right parietal supramarginal region is reduced in schizophrenia compared to bipolar disorder with psychosis. We aimed to delineate the nature of parietal dysconnectivity in the 2 major psychotic disorders and to study the relationship between the syndrome of disorganization and structural and functional connectivity of the parietal lobe with rest of the brain. We also related parietal connectivity to the global assessment of functional status (GAF scores) and processing speed scores among patients with schizophrenia. We recruited 16 subjects with psychotic bipolar disorder and 34 subjects with established schizophrenia, age- and sex- matched with 32 healthy controls. Both patient groups were medicated, and were in a clinically stable state. Diffusion Tensor Imaging (DTI) and resting state fMRI data were obtained using a 3T MRI scanner. Using 90 regions as defined in the AAL atlas, deterministic tractography was performed (FSL v5.0 and TrackVis). For each of the 90*90 connections, fractional anisotropy weighted by number of streamlines, and normalised by average fiber length was used as the index of structural connectivity. 90*90 functional connectivity values were also obtained for each subject using the fMRI data (SPM8 and DPARSFA). Dynamic connectivity (variance) was estimated using a sliding window approach (13 bins; 240 time points; TR=2.5s). The primary variable of interest across the 2 imaging modalities was the graph metric of weighted average degree from all parietal lobe nodes in the AAL atlas with all other nodes of the brain. Using ANOVA, we compared the degree of parietal connectivity among the 3 groups of subjects. Three multiple regression analyses were conducted to assess relationships between parietal connectivity (degree of right and left structural and dynamic functional connectivity) and severity of disorganisation, processing speed (digit symbol substitution test -DSST) and GAF scores. The 3 groups differed significantly on the degree of left parietal structural connectivity (F=6.5, p=0.002, HC>BIP=SCZ) and on the degree of left (F=6.4, p=0.003; BIP=HC>SCZ) as well as right parietal (F=5.2, p=0.008; BIP=SCZ>HC) dynamic functional connectivity. Parietal dysconnectivity predicted the severity of disorganisation (model F=4.1, p=0.01) in SCZ. Disorganization was particularly associated with reduced left parietal structural (β=-0.45, p=0.02) and dynamic connectivity (β=0.40, p=0.04) but not with the right parietal dysconnectivity. DSST scores were associated with reduced left parietal structural connectivity (β=0.44, p=0.04). GAF was increased in patients with higher right parietal dynamic functional connectivity (β=0.38, p=0.04). Both structural and dynamic functional parietal dysconnectivity are seen in the 2 major psychotic disorders - schizophrenia and bipolar disorder. Left-right asymmetry in parietal dysconnectivity is notable, especially among patients with schizophrenia. Parietal dysconnectivity plays a role in the processing speed as well as global functioning deficits in schizophrenia. Taken together, these findings suggest that the degree of connectivity of parietal lobe could be an important determinant of symptom burden, specific cognitive deficits as well as functional capacity in psychotic disorders.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,280 · 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
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