Adverse Childhood Experiences and Amygdalar Reduction: High-Resolution Segmentation Reveals Associations With Subnuclei and Psychiatric Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present study was 2-fold: (1) to utilize improved amygdala segmentation and exploratory factor analysis to characterize the latent volumetric structure among amygdala nuclei and (2) to assess the effect of adverse childhood experiences (ACEs) on amygdalar morphometry and current psychiatric symptoms. To investigate these aims, structural (T1) MRI and self-report data were obtained from 119 emerging adults. Regression analysis showed that higher ACE scores were related to reduced volume of the right, but not the left, amygdalar segments. Further, exploratory factor analysis yielded a two-factor structure, basolateral and central-medial nuclei of the right amygdala. Stractual equation modeling analyses revealed that higher ACE scores were significantly related to a reduced volume of the right basolateral and central-medial segments. Furthermore, reduction in the right basolateral amygdala was associated with increased anxiety, depressive symptoms, and alcohol use. This association supports an indirect effect between early adversity and psychiatric problems via reduced right basolateral amygdalar volume. The high-resolution segmentation results reveal a latent structure among amygdalar nuclei, which is consistent with prior work conducted in nonhuman mammals. These findings extend previous reports linking early adversity, right amygdala volume, and psychopathology.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».