Prognostic Utility of Multivariate Morphometry in Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Background: To explore whether multivariate morphometry could be used to predict the prognosis of schizophrenia. Method: 62 first-episode, drug-naive patients with schizophrenia underwent brain magnetic resonance imaging scans at baseline (T0) and rescanned after 1-year follow-up (T1). Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) was used to assess their clinical manifestations. The source based morphometry (SBM) performed to analyze the gray matter volume (GMV), the contrasts of paired T tests for loading coefficients of GMV were constructed to test the components and show differences between two time points. The reduction rate in PANSS scores between at baseline and after 1-year was expressed as a ratio of the scores at baseline - adjusted change scores for positive symptoms (ADJpos), negative symptoms (ADJne) and disorganization symptoms (ADJdisorg). Multiple regression analysis (MRA) was conducted to predict ADJpos /ADJne / ADJdisorg of using the loading coefficients of components (showing T0/T1 difference) at baseline and 1-year with age and antipsychotic category as covariates, separately. MRA also was used to predict GMV at T1 of using the severity scores of PANSS at baseline and ADJpos /ADJne / ADJdisorg and antipsychotic dosage. Results: 30 spatial components of gray matter were extracted by SBM, of them, loading coefficients of anterior cingulate cortex (ACC), insular & inferior frontal gyrus (IFG), superior temporal gyrus (STG), middle temporal gyrus (MTG) and dorsal lateral prefrontal cortex (DLPFC) reduced with time in patients. Specially, the lower volume of insula & IFG at baseline and at 1-year related to poor improvement in positive and disorganization symptoms. The lower GMV of MTG and STG at baseline related to the higher severity of positive and disorganization symptoms in patients at 1-year. None of the symptom severity scores (positive, negative or disorganization) at baseline can predict the gray matter volume at 1-year. Conclusions: The baseline deficits in insular & IFG, STG and MTG are predictive of the course of illness. If judiciously combined with other available predictors of prognosis, these morphometric measures can improve our ability to predict prognosis in schizophrenia.
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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 | 0,003 |
| 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 ».