M168. CLINICAL-ANATOMICAL PHENOTYPES OF SCHIZOPHRENIA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Although widespread structural brain abnormalities have been consistently reported in schizophrenia, their relation to the heterogeneous clinical manifestations is not well understood. Multivariate methods are needed to uncover covariance patterns between multiple symptom dimensions and system-wide brain imaging data. Methods This cross-sectional study used structural magnetic resonance imaging and neuropsychological data from 133 patients with chronic schizophrenia (48 female, 34.8±13.2 years) from the Northwestern University Schizophrenia Data and Software Tool (NUSDAST). We estimate disease-related voxel-wise tissue volume loss using deformation-based morphometry (DBM) of T1 weighted images. In patients with schizophrenia, multiple clinical dimensions including positive/negative symptoms and cognitive deficits, demographic data as well as individual tissue volume loss (DBM) were included in the multivariate model. Clinical-anatomical phenotypes were identified using partial least squares analysis. Results Multivariate analysis revealed three distinct clinical-anatomical phenotypes accounting for 27.5%, 15%, and 13% of the shared covariance between clinical-behavioural data and tissue volume loss (total of 55.5%). The first clinical-anatomical phenotype encompassed cognitive impairments, severity of negative symptoms and tissue volume loss within the default mode network and visual network. The second clinical-anatomical phenotype was associated with additional cognitive impairments and tissue volume loss within the frontoparietal and ventral attention network, while the third clinical-anatomical phenotype encompassed a mixed positive and negative symptoms phenotype and tissue volume loss within the dorsal attention network. Critically, the pattern of volume loss within the first most prevalent clinical-anatomical phenotype mediated (a*b) the effect of socioeconomic status on clinical outcome (cognitive performance and negative symptoms) (a*b=-0.033(0.008); P<1.0×〖10〗^(-4); 95% CI [-0.049, -0.018]). Finally, we partly replicated the first clinical-anatomical phenotype in an independent sample of patients with schizophrenia (n=108). Discussion The heterogeneous clinical manifestation of schizophrenia can be significantly explained by three clinical-anatomical phenotypes. Despite their distributed topography, each phenotype is centered on a specific, well-defined set of intrinsic networks.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».