Lifetime major depression and grey-matter volume
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is evidence of structural brain alterations in major depressive disorder (MDD), but little is known about how these alterations might be affected by age at onset or genetic vulnerability. This study examines whether lifetime episodes of MDD are associated with specific alterations in grey-matter volume, and whether those alterations vary according to sex or serotonin transporter-linked promoter region (5-HTTLPR) genotype (LL, SL or SS). Methods: We used structural MRI to acquire anatomic scans from 610 community-dwelling participants. We derived quantitative regional estimates of grey-matter volume in 16 subregions using FreeSurfer software. We diagnosed MDD according to DSM-IV criteria. We adjusted analyses for age, sex, total brain volume, education level, head injury and comorbidities. Results: Lifetime MDD was associated with a smaller insula, thalamus, ventral diencephalon, pallidum and nucleus accumbens and with a larger pericalcarine region in both men and women. These associations remained after adjustment for false discovery rate. Lifetime MDD was also associated with a smaller caudate nucleus and amygdala in men and with a larger rostral anterior cingulate cortex in women. Late-onset first episodes of MDD (after age 50 years) were associated with a larger rostral anterior cingulate cortex and lingual and pericalcarine regions; early-onset MDD was associated with a smaller ventral diencephalon and nucleus accumbens. Some associations differed according to 5-HTTLPR genotype: the thalamus was smaller in participants with MDD and the LL genotype; pericalcarine and lingual volumes were higher in those with the SL genotype. Limitations: This study was limited by its cross-sectional design. Conclusion: Major depressive disorder was associated with persistent volume reductions in the deep nuclei and insula and with enlargements in visual cortex subregions; alterations varied according to age of onset and genotype.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».