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Enregistrement W2899293414 · doi:10.2147/ndt.s174356

Structural and functional brain abnormalities in drug-naive, first-episode, and chronic patients with schizophrenia: a multimodal MRI study

2018· article· en· W2899293414 sur OpenAlexaff
Fengchun Wu, Yue Zhang, Yongzhe Yang, Xiaobing Lu, Ziyan Fang, Jianwei Huang, Lingyin Kong, Jun Chen, Yuping Ning, Xiaobo Li, Kai Wu

Notice bibliographique

RevueNeuropsychiatric Disease and Treatment · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesScience and Technology Planning Project of Guangdong ProvinceNatural Science Foundation of Guangdong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineDiscriminative modelDrug-naïveMagnetic resonance imagingNeuroimagingFunctional magnetic resonance imagingNeuroscienceAudiologyArtificial intelligenceRadiologyPsychiatryDrugPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Structural and functional brain abnormalities in schizophrenia (SZ) have been widely reported. However, a few studies have investigated both structural and functional characteristics in SZ patients at different stages to understand the neuropathology of SZ. METHODS: In this study, we recruited 44 first-episode drug-naive SZ (FESZ) patients, 44 medicated chronic SZ (CSZ) patients, and 56 normal controls (NCs) and acquired their structural and resting-state functional magnetic resonance imaging (MRI). We then made group comparisons on structural and functional characteristics, including regional gray matter volume (GMV), regional homogeneity, amplitude of low-frequency fluctuation, and degree centrality. A linear support vector machine (SVM) combined with a recursive feature elimination (RFE) algorithm was implemented to discriminate three groups. RESULTS: Our results indicated that the regional GMV was significantly decreased in patients compared with that in NCs; CSZ patients have more diffused GMV decreases primarily involved in the frontal and temporal lobes when compared with FESZ patients. Both FESZ and CSZ patients showed significant functional alterations compared with NCs; when compared with FESZ patients, CSZ patients showed significant reductions in functional characteristics in several brain regions associated with auditory, visual processing, and sensorimotor functions. Moreover, a linear SVM combined with a RFE algorithm was implemented to discriminate three groups. The accuracies of the three classifiers were 79.80%, 83.16%, and 81.71%, respectively. The performance of classifiers in this study with multimodal MRI was better than that of previous discriminative analyses of SZ patients with single-modal MRI. CONCLUSION: Our findings bring new insights into the understanding of the neuropathology of SZ and contribute to stage-specific biomarkers in diagnosis and interventions of SZ.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,930

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations42
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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