Prevalence of white matter hyperintensities is not elevated in a large sample of adolescents and young adults with bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The increased prevalence rate of white matter hyperintensities is one of the most consistently reported brain abnormalities in adults with bipolar disorder. However, findings in children and adolescents with bipolar disorder are less consistent. Prior studies have been constrained by small sample sizes and/or poor age- and sex-matching of healthy controls. We examined this topic in the largest sample of adolescents with bipolar disorder to date. METHODS: T2-weighted 3-Tesla magnetic resonance imaging data were acquired for 83 adolescents with bipolar disorder diagnosed via the Kiddie Schedule for Affective Disorders and the Schizophrenia, Present and Lifetime version semi-structured interview and 64 age- and sex-matched healthy controls. All acquired scans were examined by neuroradiologists and the presence or absence of white matter hyperintensities was determined for each participant. RESULTS: The prevalence of white matter hyperintensities did not differ between adolescents with bipolar disorder (13.3%) and controls (21.9%; χ2 = 1.90; p = 0.168). CONCLUSION: In contrast to the study hypothesis, the prevalence of white matter hyperintensities was not higher in adolescents with bipolar disorder than controls. The large sample size and good matching for age and sex bolster the reliability of this negative finding. Future studies are warranted to evaluate the prevalence, incidence, and predictors of white matter hyperintensities in early-onset bipolar disorder prospectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».