White Matter Microstructural Changes and Episodic Memory Disturbances in Late-Onset Bipolar Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Background: Bipolar disorder (BD) has been associated with distributed network disruption, but little is known on how different clinical subtypes, particularly those with an earlier and later onset of disease, are related to connectivity changes in white matter (WM) tracts. Methods: Diffusion tensor imaging (DTI) and volumetric measures were carried out in early-onset bipolar patients [(EOD)(n=16)], late-onset bipolar disorder [(LOD)(n=14)] and healthy controls (n=32). We also computed ROI analysis of grey matter (GM) and white matter (WM) volumes using the regions with significant group differences in the DTI parameters. Cognitive and behavior measurements were analyzed between groups. Results: Lower fraction of anisotropy (FA) in the right hemisphere comprising anterior thalamic radiation, fornix, posterior cingulate, internal capsule, splenium of corpus callosum was observed in the LOD in comparison with EOD; additionally, lower FA was also found in the LOD in comparison with healthy controls, mostly in the right hemisphere and comprising fibers of the splenium of the corpus callosum, cingulum, superior frontal gyrus and posterior thalamic radiation; LOD also showed worse episodic memory performance than EOD; no statistical significant differences between mood symptoms, WM and GM volumes were found between BD groups. Conclusion: Even after correcting for age differences, LOD was associated with more extensive WM microstructural changes and worse episodic memory performance than EOD; these findings suggest that changes in the WM fiber integrity may be associated with a later presentation of BD, possibly due to mechanisms other than neuroprogression. However, these findings deserve replication in larger, prospective, studies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».