Resting state functional connectivity in patients with remitted psychotic depression: A multi-centre STOP-PD study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is paucity of neurobiological knowledge about major depressive disorder with psychotic features ("psychotic depression"). This study addresses this knowledge gap by using resting state functional magnetic resonance imaging (R-fMRI) to compare functional connectivity in patients with psychotic depression and healthy controls. METHODS: We scanned patients who participated in a randomized controlled trial as well as healthy controls. All patients achieved remission from depressive and psychotic symptoms with sertraline and olanzapine. We employed Independent Component Analysis in independent samples to isolate the default mode network (DMN) and compared patients and controls. FINDINGS: The Toronto sample included 28 patients (mean [SD], age 56·2 [13·7]) and 39 controls (age 55·1 [13·5]). The Replication sample included 29 patients (age 56·1 [17·7]) and 36 controls (age 48·3 [17·9]). Patients in the Toronto sample demonstrated decreased between-network functional connectivity between the DMN and bilateral insular, somatosensory/motor, and auditory cortices with peak activity in the right planum polare (t = 4·831; p = 0·001, Family Wise Error (FWE) corrected). A similar pattern of between-network functional connectivity was present in our Replication sample with peak activity in the right precentral gyrus (t = 4·144; p = 0·003, FWE corrected). INTERPRETATION: Remission from psychotic depression is consistently associated with an absence of increased DMN-related functional connectivity and presence of decreased between-network functional connectivity. Future research will evaluate this abnormal DMN-related functional connectivity as a potential biomarker for treatment trajectories. FUNDING: National Institute of Mental Health.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».