Multimodal Magnetic Resonance Imaging Data Fusion Reveals Distinct Patterns of Abnormal Brain Structure and Function in Catatonia
Notice bibliographique
Résumé
Catatonia is a nosologically unspecific syndrome, which subsumes a plethora of mostly complex affective, motor, and behavioral phenomena. Although catatonia frequently occurs in schizophrenia spectrum disorders (SSD), specific patterns of abnormal brain structure and function underlying catatonia are unclear at present. Here, we used a multivariate data fusion technique for multimodal magnetic resonance imaging (MRI) data to investigate patterns of aberrant intrinsic neural activity (INA) and gray matter volume (GMV) in SSD patients with and without catatonia. Resting-state functional MRI and structural MRI data were collected from 87 right-handed SSD patients. Catatonic symptoms were examined on the Northoff Catatonia Rating Scale (NCRS). A multivariate analysis approach was used to examine co-altered patterns of INA and GMV. Following a categorical approach, we found predominantly frontothalamic and corticostriatal abnormalities in SSD patients with catatonia (NCRS total score ≥ 3; n = 24) when compared to SSD patients without catatonia (NCRS total score = 0; n = 22) matched for age, gender, education, and medication. Corticostriatal network was associated with NCRS affective scores. Following a dimensional approach, 33 SSD patients with catatonia according to Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fourth Edition, Text Revision were identified. NCRS behavioral scores were associated with a joint structural and functional system that predominantly included cerebellar and prefrontal/cortical motor regions. NCRS affective scores were associated with frontoparietal INA. This study provides novel neuromechanistic insights into catatonia in SSD suggesting co-altered structure/function-interactions in neural systems subserving coordinated visuospatial functions and motor behavior.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».