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Enregistrement W3028304957 · doi:10.1093/schbul/sbaa030.472

M160. INVESTIGATING STRUCTURAL CONNECTIVITY CORRELATES OF VERBAL MEMORY DEFICITS AMONG FIRST-EPISODE PSYCHOSIS PATIENTS

2020· article· en· W3028304957 sur OpenAlexaff
Charlie Henri-Bellemare, Raihaan Patel, Katie M. Lavigne, M. Mallar Chakravarty, Martín Lepage

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensDouglas Mental Health University InstituteMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTractographyFractional anisotropyPsychologyWhite matterVerbal memoryPsychosisCognitionSchizophrenia (object-oriented programming)Wechsler Adult Intelligence ScaleAudiologyCognitive psychologyNeurosciencePsychiatryMedicineMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Verbal memory is one of the most affected cognitive domains in patients with schizophrenia and related psychoses. Several studies have found associations between cognitive abilities and white matter fractional anisotropy (FA) in schizophrenia; however, only a few tractography studies have investigated FA relative to verbal memory in patients with a first episode of psychosis (FEP) compared with healthy controls (HC). Although white matter tractography differences have been well established between chronic patients and HC, the direction of findings from FEP studies has been inconsistent. Thus, the present study aims to examine whole-brain white matter differences and its association with verbal memory in individuals with a FEP relative to HC using tractography. Methods Diffusion-weighted images were acquired on a 1.5T scanner for patients (n=65) and controls (n=54) at baseline. The Wechsler Memory Scale was used as a measure of verbal memory. Pre-processing was performed on a subject-by-subject basis using MRtrix. Diffusion tractography was generated using a probabilistic anatomically-constrained tractography algorithm, which constrains the reconstruction to specific biological priors. Furthermore, the spherical-deconvolution informed filtering of tractograms (SIFT) tool will be used to ensure the tractogram is biologically meaningful. This results in subject-specific connectomes defining the mean FA between two regions of interest that were defined using the Desikan- Killiany atlas. A linear model was used to test for main effect of group and main effect of verbal memory on white matter tract FA, covarying for age and sex. For both sets of analyses, results were corrected for multiple comparisons using false discovery rate (FDR). Results A significant main effect of group on whole-brain average FA was observed, with patients displaying lower average FA compared to healthy controls (Patients=0.291, controls=0.300, p<0.05). Whole-brain white matter tract FA analysis revealed that there are widespread differences between controls and individuals with a FEP. Group most strongly predicted white matter tract FA differences between left caudal anterior cingulate and left lateral orbitofrontal (patients mean FA=0.302, controls mean FA=0.342), left hippocampus and right isthmus cingulate (patient mean FA= 0.217 controls mean FA= 0.318), and finally left lingual and left rostral anterior cingulate (patients mean FA=0.162, controls mean FA= 0.249. However, none survived correction for multiple comparisons. Further, there was no significant association between verbal memory and white matter tract FA in FEP or HC. Discussion Findings from this study suggest there are some significant differences in whole-brain average FA between individuals experiencing a FEP and healthy controls. However, when analyzing whole-brain tract FA, none of the connections survived corrections for multiple comparisons. These findings might be limited by the scanner resolution included in this study, which may not capture more subtle differences. Nonetheless, these results are consistent with a cross-sectional study comparing healthy individuals to chronic and first-episode patients suggesting that modest differences are present early in the disease and increase as the disease progresses. We suggest that future studies analyze white matter tract using a longitudinal design to identify disease progression.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0050,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,246 · 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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