MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3028215079 · doi:10.1093/schbul/sbaa029.722

T162. THICKER PREFRONTAL CORTEX IS ASSOCIATED WITH SUBCLINICAL NEGATIVE SYMPTOMS IN SCHIZOTYPY - AN ENIGMA CONSORTIUM META-ANALYSIS

2020· article· en· W3028215079 sur OpenAlexaff
Matthias Kirschner, Benazir Hodzic-Santor, Tilo Kircher, Igor Nenadić, Alex Fornito, Melissa J. Green, Yann Quidé, Christos Pantelis, Udo Dannlowski, Pamela DeRosse, Raymond Chan, Martin Debbané, Wulf Rössler, И. С. Лебедева, Haeme Park, Jan-Bernard Marsman, James Gilleen, Anne‐Kathrin Fett, Theo G.M. van Erp, Jessica A. Turner, Paul M. Thompson, André Alemán, Gemma Modinos, Stefan Kaiser

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchizotypySubclinical infectionPsychologySchizophrenia (object-oriented programming)PsychosisClinical psychologyPopulationPsychiatryMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Negative symptoms can be seen to represent a continuum from subclinical manifestations in the general population to severe symptoms in schizophrenia. Neuroanatomical studies show evidence of fronto-striatal structural abnormalities linked to negative symptoms in patients with schizophrenia (Walton et al. 2018). However, it remains an open question whether these structural associations are also observed in ostensibly healthy individuals reporting subclinical negative symptoms. The present study used structural T1-weighted brain imaging data from the ENIGMA Schizotypy Working Group to investigate the relationship between subclinical negative symptoms and fronto-striatal structural measures. Methods We included 2,235 healthy unmedicated individuals with varying levels of schizotypy from 17 centers around the world. The complete sample had a weighted mean (range) age of 29.2 (15.9–39.6) and 59.4% (51–100) were male. Subclinical negative symptoms were assessed at each site separately using factor scores from self-report schizotypy questionnaires (i.e., the Community Assessment of Psychic Experiences, the Oxford-Liverpool Inventory of Feelings and Experiences, or the Schizotypal Personality Questionnaire). Based on prior studies in schizophrenia, we obtained cortical thickness from 22 frontal regions-of-interest (ROIs) and subcortical volumes from 6 striatal ROIs using FreeSurfer. We performed meta-analyses of effect sizes (standardized regression coefficients) from a model predicting mean cortical thickness by subclinical negative symptom scores, adjusting for age, sex, and site. The same analysis was repeated for subcortical volumes including intracranial volume as additional covariate. Results Meta-analyses revealed significant positive associations between subclinical negative symptoms and cortical thickness of the left frontal pole (βstd=0.091; pFDR=0.009), right medial orbitofrontal cortex (βstd=0.083; pFDR=0.009) and right anterior cingulate cortex (βstd=0.07; pFDR=0.011). Discussion Using a large sample of healthy unmedicated individuals with varying levels of schizotypal personality traits, this ENIGMA meta-analysis showed that subclinical negative symptoms are associated with thicker prefrontal cortex. The present data are contrary to previous findings in schizophrenia, which demonstrates a relationship between negative symptoms and lower prefrontal cortical thickness (Walton et al. 2018). These divergent neural correlates suggest that thicker cortex could be a potential compensatory mechanism preventing individuals with schizotypy from the clinical manifestation of severe negative symptoms. Alternatively, greater prefrontal cortical thickness could also be associated with pathological processes along the negative symptom continuum prior to clinical manifestation.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,028
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSchizophrenia BulletinMême sujetFunctional Brain Connectivity StudiesTravaux en français237 207