Cingulum-Callosal white-matter microstructure associated with emotional dysregulation in children: A diffusion tensor imaging study
Notice bibliographique
Résumé
Emotional dysregulation symptoms in youth frequently predispose individuals to increased risk for mood disorders and other mental health difficulties. These symptoms are also known as a behavioral risk marker in predicting pediatric mood disorders. The underlying neural mechanism of emotional dysregulation, however, remains unclear. This study used the diffusion tensor imaging (DTI) technique to identify anatomically specific variation in white-matter microstructure that is associated with pediatric emotional dysregulation severity. Thirty-two children (mean age 9.53 years) with varying levels of emotional dysregulation symptoms were recruited by the Massachusetts General Hospital and underwent the DTI scans at Massachusetts Institute of Technology. Emotional dysregulation severity was measured by the empirically-derived Child Behavior Checklist Emotional Dysregulation Profile that includes the Attention, Aggression, and Anxiety/Depression subscales. Whole-brain voxel-wise regression tests revealed significantly increased radial diffusivity (RD) and decreased fractional anisotropy (FA) in the cingulum-callosal regions linked to greater emotional dysregulation in the children. The results suggest that microstructural differences in cingulum-callosal white-matter pathways may manifest as a neurodevelopmental vulnerability for pediatric mood disorders as implicated in the clinical phenotype of pediatric emotional dysregulation. These findings may offer clinically and biologically relevant neural targets for early identification and prevention efforts for pediatric mood disorders.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».