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Enregistrement W2996536076 · doi:10.1101/19013193

Multimodal neuroimaging and suicidality in a US population-based sample of school-aged children

2019· preprint· en· W2996536076 sur OpenAlexaff
Pablo Vidal‐Ribas, Delfina Janiri, Gaëlle E. Doucet, Narun Pornpattananangkul, Dylan M. Nielson, Sophia Frangou, Argyris Stringaris

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2019
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésNeuroimagingPsychologySuicidal ideationPsychopathologyPopulationClinical psychologyPsychiatryPoison controlMedicineInjury prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Importance Suicide deaths and suicidality are considered a public health emergency, yet their brain underpinnings remain elusive. Objective To examine individual, environmental, and clinical characteristics, as well as multimodal brain imaging correlates of suicidality in a US population-based sample of school-aged children. Design Cross-sectional analysis of the first wave of data from the Adolescent Brain Cognitive Development study Setting Multicenter population-based study Participants Children aged 9-10 years from unreferred, community samples with suicidality data available (n=7,994). Following quality control, we examined structural magnetic resonance imaging (sMRI) (n=6,238), resting state functional MRI (rs-fMRI) (n=4,134), and task-based fMRI (range n=4,075 to 4,608). Exposure Lifetime suicidality, defined as suicidal ideation, plans and attempts reported by children or/and caregivers. Main Outcomes and Measures Multimodal neuroimaging analyses examined differences with Welch’s t-test and Equivalence Tests, with observed effect sizes (ES, Cohen’s d ) and their 90% confidence interval (CI) < |0.15|. Predictive values were examined using the area under precision-recall curves (AUPRC). Measures included, cortical volume and thickness, large-scale network connectivity and task-based MRI of reward processing, inhibitory control and working memory. Results Among the 7,994 unrelated children (3,757 females [47.0%]), those will lifetime suicidality based on children (n=684 [8.6%]; 276 females [40.4%]), caregiver (n=654 [8.2%]; 233 females [35.6%]) or concordant reports (n=198 [2.5%]; 67 females [33.8%]), presented higher levels of social adversity and psychopathology on themselves and their caregivers compared to never-suicidal children (n=6,854 [85.7%]; 3,315 females [48.3%]). A wide range of brain areas was associated with suicidality, but only one test (0.06%) survived statistical correction: children with caregiver-reported suicidality had a thinner left bank of the superior temporal sulcus compared to never-suicidal children (ES=-0.17, 95%CI -0.26, -0.08, p FDR =0.019). Based on the prespecified bounds of |0.15|, ∼48% of the group mean differences for child-reported suicidality comparisons and a ∼22% for parent-reported suicidality comparisons were considered equivalent. All observed ES were relatively small ( d ≤|0.20|) and with low predictive value (AUPRC≤0.10). Conclusion and Relevance Using commonly-applied neuroimaging measures, we were unable to find a discrete brain signature related to suicidality in youth. There is a great need for improved approaches to the neurobiology of suicide.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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