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Enregistrement W3024838586 · doi:10.1038/s41380-020-0754-0

Brain aging in major depressive disorder: results from the ENIGMA major depressive disorder working group

2020· article· en· W3024838586 sur OpenAlexafffund
Laura K. M. Han, Tim Hahn, Christopher R. K. Ching, Lisa T. Eyler, Lyubomir I. Aftanas, Moji Aghajani, André Alemán, Bernhard T. Baune, Klaus Berger, И. В. Брак, Geraldo F. Busatto, Angela Carballedo, Colm G. Connolly, Baptiste Couvy‐Duchesne, Kathryn R. Cullen, Udo Dannlowski, Christopher G. Davey, Danai Dima, Fábio Duran, Verena Enneking, Elena Filimonova, Stefan Frenzel, Thomas Frodl, Cynthia H.Y. Fu, Beata R. Godlewska, Ian H. Gotlib, Hans J. Grabe, Nynke A. Groenewold, Dominik Grotegerd, Oliver Gruber, Geoffrey B. Hall, Ben J. Harrison, Sean N. Hatton, Marco Hermesdorf, Ian B. Hickie, Tiffany C. Ho, Norbert Hosten, Andreas Jansen, Claas Kähler, Tilo Kircher, Bonnie Klimes‐Dougan, Bernd Krämer, Axel Krug, Jim Lagopoulos, Ramona Leenings, Frank P. MacMaster, Glenda MacQueen, Andrew M. McIntosh, Quinn McLellan, Katie L. McMahon, Sarah E. Medland, Bryon A. Mueller, Benson Mwangi, Evgeny Osipov, Marı́a J. Portella, Elena Pozzi, Liesbeth Reneman, Jonathan Repple, Pedro G. P. Rosa, Matthew D. Sacchet, Philipp G. Sämann, Knut Schnell, Anouk Schrantee, Egle Simulionyte, Jair C. Soares, Jens Sommer, Dan J. Stein, Olaf Steinsträter, Lachlan T. Strike, Sophia I. Thomopoulos, Marie‐José van Tol, Ilya M. Veer, Robert Vermeiren, Henrik Walter, Nic J.A. van der Wee, Steven J.A. van der Werff, Heather C. Whalley, Nils R. Winter, Katharina Wittfeld, Margaret J. Wright, Mon‐Ju Wu, Henry Völzke, Tony T. Yang, Vasileios Zannias, Greig I. de Zubicaray, Giovana Zunta‐Soares, Christoph Abé, Martin Alda, Ole A. Andreassen, Erlend Bøen, Caterina del Mar Bonnín, Erick J. Canales‐Rodríguez, Dara M. Cannon, Xavier Caseras, Tiffany Chaim-Avancini, Torbjørn Elvsåshagen, Pauline Favre, Sonya Foley, Janice M. Fullerton, José Manuel Goikolea, Bartholomeus C. M. Haarman, Tomáš Hájek, Chantal Henry, Josselin Houenou, Fleur M. Howells, Martin Ingvar, Rayus Kuplicki, Beny Lafer, Mikael Landén, Rodrigo Machado‐Vieira, Ulrik Fredrik Malt, Colm McDonald, Philip B. Mitchell, Leila Nabulsi, Maria Concepción García Otaduy, Bronwyn J. Overs, Mircea Polosan, Edith Pomarol‐Clotet, Joaquim Raduà, Maria M. Rive, Gloria Roberts, Henricus G. Ruhé, Raymond Salvador, Salvador Sarró, Theodore D. Satterthwaite, Jonathan Savitz, Aart H. Schene, Peter R. Schofield, Maurício H. Serpa, Kang Sim, Márcio Gerhardt Soeiro‐de‐Souza, Ashley Sutherland, Henk Temmingh, Garrett Timmons, Anne Uhlmann, Eduard Vieta, Daniel H. Wolf, Marcus V. Zanetti, Neda Jahanshad, Paul M. Thompson, Dick J. Veltman, Brenda W.J.H. Penninx, André F. Marquand, James H. Cole, Lianne Schmaal

Notice bibliographique

RevueMolecular Psychiatry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of AlbertaAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of CalgaryMcMaster University
Organismes subventionnairesFP7 People: Marie-Curie ActionsNational Center for Complementary and Integrative HealthNational Center for Advancing Translational SciencesNIH Clinical CenterNational Institute on AgingEuropean Regional Development FundNational Institute of Mental HealthHelse Sør-Øst RHFInstituto de Salud Carlos IIINational Health and Medical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchChildren's Hospital FoundationNational Institutes of HealthGratama StichtingNational Center for Research ResourcesNational Institute of General Medical SciencesNational Alliance for Research on Schizophrenia and DepressionLeids Universitair Medisch CentrumUniversity of MinnesotaVetenskapsrådetEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentUniversity of California, San FranciscoEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease ResearchRivierduinenEuropean CommissionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloAlberta Children's Hospital FoundationDepartament d'Innovació, Universitats i Empresa, Generalitat de CatalunyaFP7 HealthGeneralitat de CatalunyaSam and Rose Stein Institute for Research on AgingAmerican Foundation for Suicide PreventionBundesministerium für Bildung und ForschungIrish Research CouncilCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorMinisterio de Ciencia e InnovaciónUniversity of California, San DiegoUniversity of New South WalesAustralian GovernmentNorges ForskningsrådStiftelsen för Strategisk ForskningSouth African Medical Research CouncilH. Lundbeck A/SHealth Research BoardNational Research FoundationNational Institute for Health and Care ResearchMedical Research CouncilSiemens HealthineersUniversity of Cape TownRussian Science FoundationScience Foundation IrelandNova Scotia Health Research FoundationMinisterio de Ciencia, Innovación y UniversidadesNational Science FoundationUK Research and InnovationBrain and Behavior Research FoundationConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoDalhousie UniversityNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringUniversity of Texas Health Science Center at HoustonWellcome TrustNational Institute of Child Health and Human DevelopmentCentro de Investigación Biomédica en Red de Salud MentalZonMwDeutsche ForschungsgemeinschaftCentres de Recerca de Catalunya
Mots-clésMajor depressive disorderAtrophyInternal medicinePsychologyBrain sizeAntidepressantMedicinePsychiatryCardiologyCognitionMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Major depressive disorder (MDD) is associated with an increased risk of brain atrophy, aging-related diseases, and mortality. We examined potential advanced brain aging in adult MDD patients, and whether this process is associated with clinical characteristics in a large multicenter international dataset. We performed a mega-analysis by pooling brain measures derived from T1-weighted MRI scans from 19 samples worldwide. Healthy brain aging was estimated by predicting chronological age (18-75 years) from 7 subcortical volumes, 34 cortical thickness and 34 surface area, lateral ventricles and total intracranial volume measures separately in 952 male and 1236 female controls from the ENIGMA MDD working group. The learned model coefficients were applied to 927 male controls and 986 depressed males, and 1199 female controls and 1689 depressed females to obtain independent unbiased brain-based age predictions. The difference between predicted "brain age" and chronological age was calculated to indicate brain-predicted age difference (brain-PAD). On average, MDD patients showed a higher brain-PAD of +1.08 (SE 0.22) years (Cohen's d = 0.14, 95% CI: 0.08-0.20) compared with controls. However, this difference did not seem to be driven by specific clinical characteristics (recurrent status, remission status, antidepressant medication use, age of onset, or symptom severity). This highly powered collaborative effort showed subtle patterns of age-related structural brain abnormalities in MDD. Substantial within-group variance and overlap between groups were observed. Longitudinal studies of MDD and somatic health outcomes are needed to further assess the clinical value of these brain-PAD estimates.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations304
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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