Abstract WP494: Neuroimaging Correlates of Apathy in Late-Onset Depression
Notice bibliographique
Résumé
Apathy is prevalent in older depressed patients and considered to be a predictor of increased dementia risk. Neuroimaging characteristics of late-life depression are being discussed. However, it is unclear whether apathetic (ApD) and nonapathetic depression (D) have different neuroimaging correlates. The objective of this study was to examine structural and functional bases of ApD by using morphometric and functional connectivity MRI analyses. We enrolled 45 consecutive patients with late-onset depression (85% female; mean age=66 (4) years, mean education=14 (2) years) and 22 age and gender-matched healthy elderly. Patients were divided into ApD (n=26) and D (n=19) groups based on Apathy Scale scores. All the participants underwent 1.5 T structural MRI and resting-state fMRI. Fazekas scale was used to quantify white matter hyperintensities. Demographic data, Hamilton Depression Rating Scale (HAMD), Apathy Scale, and MoCA scores for the three groups were compared. Association between apathy, depression and neuroimaging characteristics was assessed using regression analysis with demographic and cognitive variables included as covariates. ApD patients demonstrated nonsignificantly higher HAMD and Fazekas scores and lower MoCA scores compared to D patients. The latter group showed similar Fazekas and slightly lower MoCA scores vs healthy elderly. After controlling for covariates, apathy was significantly associated with volumes of nucleus caudatus and putamen on the right as well as functional connectivity between anterior cingulate and parahippocampal gyrus. Depression correlated with the volumes of the cerebral and cerebellum cortices as well as functional connectivity of salience resting state network. Our study demonstrated an association between volumes of basal ganglia, functional connectivity of anterior cingulate and apathy in late-onset depression.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».