Time heals all wounds? A 2-year longitudinal diffusion tensor imaging study in major depressive disorder
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cross-sectional studies have repeatedly shown impaired white matter integrity in patients with major depressive disorder. Longitudinal analyses are missing from the current research and are crucial to elucidating the impact of disease trajectories on white matter impairment in major depressive disorder. Methods: Fifty-nine patients with major depressive disorder receiving inpatient treatment, as well as 49 healthy controls, took part in a prospective study. Participants were scanned twice (baseline and follow-up), approximately 2.25 years apart, using diffusion tensor imaging. We analyzed diffusion metrics using tract-based spatial statistics. Results: At baseline, patients had higher mean diffusivity in a large bilateral frontal cluster comprising the body and genu of the corpus callosum, the anterior and superior corona radiata, and the superior longitudinal fasciculus. A significant group × time interaction revealed a decrease of mean diffusivity in patients with major depressive disorder over time, abolishing group differences at follow-up. This effect was observed irrespective of disease course in the follow-up period. Limitations: Analyzing the course of illness is challenging because of recollection biases in patients with major depressive disorder. Conclusion: This study reports follow-up diffusion tensor imaging data in patients with major depressive disorder after an acute depressive episode. We demonstrated impaired prefrontal white matter microstructure (higher mean diffusivity) at baseline in patients with major depressive disorder, which normalized at follow-up after 2 years, irrespective of disease course. This might have been due to a general treatment effect and might have reflected recovery of white matter integrity.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».