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Enregistrement W3026670702 · doi:10.1093/schbul/sbaa029.701

T141. EFFECTS OF MENSTRUAL CYCLE ON RESTING STATE FUNCTIONAL CONNECTIVITY IN SCHIZOPHRENIA: A FUNCTIONAL MRI STUDY

2020· article· en· W3026670702 sur OpenAlexaboutno aff
Handan Noyan, Andaç Hamamcı, Zeynep Fırat, Ayşegül Sarsılmaz Oygen, Alp Üçok

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometriosis Research and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMenstrual cycleEstrogenFollicular phaseSchizophrenia (object-oriented programming)Resting state fMRIBrief Psychiatric Rating ScaleHormoneProlactinPsychologyInternal medicineLuteinizing hormoneMedicineFunctional magnetic resonance imagingEndocrinologyLuteal phaseRating scalePhysiologyPsychosisNeurosciencePsychiatryDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The menstrual cycle is a favorable model for examining the influence of ovarian hormones on cognition, emotion and brain functions. Ovarian hormones have substantial effects on task-related brain activity, but their impacts on functional connectivity at rest have been investigated by a few studies conducted with healthy individuals and these pre-existing findings are inconsistent. As for schizophrenia, different influences of ovarian hormones were reported. For instance, the estrogen hypothesis of schizophrenia has suggested that estrogen plays a neuroprotective role in the pathophysiology of this disorder. The present study investigates resting state functional connectivity (RS-FC) alterations related to menstrual cycle phase and/or hormone levels in patients with schizophrenia and healthy controls and aims to contribute to the understanding of the effects of ovarian hormones on the pathogenesis of schizophrenia and brain functions. Methods The study was conducted with 13 women with schizophrenia (the mean of age: 32 ± 7.67) and 13 healthy women (the mean of age: 30.08 ± 7.27). Resting state functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) scanning, as well as hormonal and clinical assessments, were applied to each participant twice, during two menstrual cycle phases: early follicular (Days 2–6; low estrogen/progesterone) and mid-luteal (Days 20–22; high estrogen/progesterone). The serum hormone levels of estradiol, progesterone, prolactin (only in the patients), follicle-stimulating and luteinizing were assessed. The clinical assessment interviews included the Brief Psychiatric Rating Scales, the Clinical Global Impression (only for the patients), the Global Assessment of Functioning and the Calgary Depression Rating Scale for Schizophrenia (for both groups). Results Our findings revealed that no cycle phase-related alterations existed in RS-FC in both groups. However, specific correlations between each hormone and RS-FC were found in both cycle phases for two groups. In the patients, estrogen was positively correlated with the auditory network (AN) connectivity in the left amygdala at the early follicular phase. In the controls, the positive correlations to progesterone were found in the precuneus for the connectivity of the posterior default mode network (DMN) and the left-frontoparietal network (FPN) during the early follicular phase. Also, progesterone was negatively correlated with the executive control network (ECN) connectivity in the right superior frontal gyrus at the mid-luteal phase in the controls. Furthermore, the patients had lower progesterone levels during the mid-luteal phase compared to the controls (p<0.05). The severity of the psychotic symptoms of the patients didn’t change between the cycle phases. Discussion To our knowledge, this is the first study to examine the influence of the menstrual cycle on the brain’s RS-FC in schizophrenia. Our results indicated that the effects of the menstrual cycle on RS-FC were more prominent in the controls rather than the patients with schizophrenia; and that the findings for the patient group may be associated with the additional mechanisms responsible from schizophrenia. This might imply that differentiating the menstrual cycle effects is difficult in a complex disorder such as schizophrenia. The results obtained from the controls are consistent with the previous findings indicating that the menstrual cycle effects might be associated with the connectivity of the DMN and cognition-related networks. Moreover, our results suggested that estrogen might have a modulating effect on the intrinsic functional connectivity changes in the patients, while progesterone, might mediate to that in the controls.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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