Neurobiological commonalities and distinctions among 3 major psychiatric disorders: a graph theoretical analysis of the structural connectome
Notice bibliographique
Résumé
Background: White matter network alterations have increasingly been implicated in major depressive disorder, bipolar disorder and schizophrenia. The aim of this study was to identify shared and distinct white matter network alterations among the 3 disorders. Methods: We used analysis of covariance, with age and gender as covariates, to investigate white matter network alterations in 123 patients with schizophrenia, 123 with bipolar disorder, 124 with major depressive disorder and 209 healthy controls. Results: We found significant group differences in global network efficiency (F = 3.386, p = 0.018), nodal efficiency (F = 8.015, p < 0.001 corrected for false discovery rate [FDR]) and nodal degree (F = 5.971, pFDR < 0.001) in the left middle occipital gyrus, as well as nodal efficiency (F = 6.930, pFDR < 0.001) and nodal degree (F = 5.884, pFDR < 0.001) in the left postcentral gyrus. We found no significant alterations in patients with major depressive disorder. Post hoc analyses revealed that compared with healthy controls, patients in the schizophrenia and bipolar disorder groups showed decreased global network efficiency, nodal efficiency and nodal degree in the left middle occipital gyrus. Furthermore, patients in the schizophrenia group showed decreased nodal efficiency and nodal degree in the left postcentral gyrus compared with healthy controls. Limitations: Our findings could have been confounded in part by treatment differences. Conclusion: Our findings implicate graded white matter network alterations across the 3 disorders, enhancing our understanding of shared and distinct pathophysiological mechanisms across diagnoses and providing vital insights into neuroimaging-based methods for diagnosis and research.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».