Grey matter abnormalities in first‐episode mania: A systematic review and meta‐analysis of voxel‐based morphometry studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: It has been proposed that different stages of bipolar disorder may be underpinned by distinct neurobiological substrates. However, structural neuroimaging studies in early stages of the illness are limited by small sample sizes yielding inconsistent findings. The purpose of this systematic review and meta-analysis, therefore, was to identify regional grey matter volume (GMV) changes that are consistently associated with first episode of mania (FEM). METHODS: Following PRISMA guidelines, we conducted a systematic search of the literature to identify Voxel-Based Morphometry (VBM) studies in FEM patients compared with healthy individuals. We then conducted a voxel-wise meta-analysis using Seed-based d-Mapping technique. Finally, we performed univariate meta-regression analyses to explore the potential effects of moderator variables including age, gender, and percentage of lithium users on GMV alterations. RESULTS: We identified 15 VBM studies and included 12 studies in the meta-analysis. Four studies found no regional differences in GM volumes while other 11 studies reported volume changes in frontal and temporal regions as well as anterior cingulate cortex (ACC), cerebellum and basal ganglia. The meta-analysis revealed a single cluster of GMV reduction in bilateral pregenual ACC in patients with FEM compared to healthy individuals (P < .001). The Egger's test showed no evidence of publication bias at peak voxel level (P = .447). Meta-regression analyses revealed no significant effects of moderators evaluated. CONCLUSIONS: Structural brain changes are evident in the early stages of bipolar disorder. GMV reduction in bilateral pregenual ACC is the most consistent finding in VBM studies of FEM.
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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 | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».