Intelligence, educational attainment, and brain structure in those at familial high‐risk for schizophrenia or bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
Abstract First‐degree relatives of patients diagnosed with schizophrenia (SZ‐FDRs) show similar patterns of brain abnormalities and cognitive alterations to patients, albeit with smaller effect sizes. First‐degree relatives of patients diagnosed with bipolar disorder (BD‐FDRs) show divergent patterns; on average, intracranial volume is larger compared to controls, and findings on cognitive alterations in BD‐FDRs are inconsistent. Here, we performed a meta‐analysis of global and regional brain measures (cortical and subcortical), current IQ, and educational attainment in 5,795 individuals (1,103 SZ‐FDRs, 867 BD‐FDRs, 2,190 controls, 942 schizophrenia patients, 693 bipolar patients) from 36 schizophrenia and/or bipolar disorder family cohorts, with standardized methods. Compared to controls, SZ‐FDRs showed a pattern of widespread thinner cortex, while BD‐FDRs had widespread larger cortical surface area. IQ was lower in SZ‐FDRs ( d = −0.42, p = 3 × 10 −5 ), with weak evidence of IQ reductions among BD‐FDRs ( d = −0.23, p = .045). Both relative groups had similar educational attainment compared to controls. When adjusting for IQ or educational attainment, the group‐effects on brain measures changed, albeit modestly. Changes were in the expected direction, with less pronounced brain abnormalities in SZ‐FDRs and more pronounced effects in BD‐FDRs. To conclude, SZ‐FDRs and BD‐FDRs show a differential pattern of structural brain abnormalities. In contrast, both had lower IQ scores and similar school achievements compared to controls. Given that brain differences between SZ‐FDRs and BD‐FDRs remain after adjusting for IQ or educational attainment, we suggest that differential brain developmental processes underlying predisposition for schizophrenia or bipolar disorder are likely independent of general cognitive impairment.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».