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Enregistrement W2985650045 · doi:10.1503/jpn.180162

Neurobiological commonalities and distinctions among 3 major psychiatric disorders: a graph theoretical analysis of the structural connectome

2019· article· en· W2985650045 sur OpenAlexvenueno aff
Shuai Wang, Gaolang Gong, Suyu Zhong, Jia Duan, Zhiyang Yin, Miao Chang, Shengnan Wei, Xiaowei Jiang, Yifang Zhou, Yanqing Tang, Fei Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychiatry and Neuroscience · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaMedical Center, University of PittsburghNational Natural Science Foundation of ChinaUniversity of Pittsburgh
Mots-clésBipolar disorderSchizophrenia (object-oriented programming)White matterFirst-degree relativesPsychologyPsychiatryNeuroscienceInternal medicineMedicineAudiologyCardiologyCognitionMagnetic resonance imagingFamily history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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