Altered white matter connectivity in young people exposed to childhood abuse: a tract-based spatial statistics (TBSS) and tractography study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Childhood abuse is associated with structural brain abnormalities. Few studies have investigated white matter tract abnormalities in medication-naive, drug-free individuals who experienced childhood abuse. We examined the association between childhood abuse and abnormalities in white matter tracts in that population, controlling for psychiatric comorbidities. Methods: We collected diffusion tensor imaging data for age- and sex-matched youth with childhood abuse, psychiatric controls (matched for psychiatric diagnoses) and healthy controls. Tract-specific analysis was conducted using tractography. Tract-based spatial statistics (TBSS) was used to assess group differences in fractional anisotropy (FA) at the whole-brain level. Results: We included 20 youth who experienced childhood abuse, 18 psychiatric controls and 25 healthy controls in our analysis. Tractography analysis showed abuse-specific reduced tract volume in the inferior longitudinal fasciculus (ILF) and inferior frontal-occipital fasciculus (IFoF) in the abuse group relative to both healthy and psychiatric controls. Furthermore, abnormalities in the left IFoF were associated with greater abuse severity. The TBSS analysis showed significantly reduced FA in a left-hemispheric cluster comprising the ILF, IFoF and corpus callosum splenium in the abuse group relative to healthy and psychiatric controls. Limitations: It is unclear to what extent pubertal development, malnutrition and prenatal drug exposure may have influenced the findings. Conclusion: Childhood abuse is associated with altered structure of neural pathways connecting the frontal, temporal and occipital cortices that are known to mediate affect and cognitive control. The abuse-specific deficits in the ILF and IFoF suggest that fibre tracts presumably involved in conveying and processing the adverse abusive experience are specifically compromised in this population.
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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 ».