Adolescent depression and brain development: evidence from voxel-based morphometry
Notice bibliographique
Résumé
Background: Investigating adolescents and young adults may provide a unique opportunity to understand developmental aspects of the neurobiology of depression. During adolescence, a considerable physiologic reorganization of both grey and white matter of the brain takes place, and it has been suggested that differences in grey-matter volumes during adolescence may reflect different maturational processes. Methods: We investigated grey-matter volumes in a comparatively large sample (n = 103) of adolescents and young adults (aged 12 to 27 years), 60 of them with a diagnosis of current depression. Results: Replicating previous studies, we found a clear wholebrain effect of age: the older the participants, the lower their global grey-matter volumes, particularly in the paracingulate and prefrontal cortices. Contrasting depressed and healthy youth in a whole-brain approach, we found greater grey-matter volumes in the dorsolateral prefrontal cortex of those with depression. Furthermore, a region-of-interest analysis indicated lower grey-matter volumes in the hippocampus in participants with depression compared with healthy controls. Limitations: The present study was limited because of a skewed sex distribution, its cross-sectional design and the fact that some participants were taking an antidepressant. Conclusion: During adolescence, restructuring of the brain is characterized by marked decreases in prefrontal grey-matter volumes, interpreted as a correlate of brain maturation. Findings of greater volumes in the prefrontal cortex, particularly in younger adolescents with depression, may suggest that these participants were more prone to delayed brain maturation or increased neuroplasticity. This finding may represent a risk factor for depression or constitute an effect of developing depression.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».