Structural neuroimaging signatures of anorexia nervosa features in a mixed sample enriched for disease vulnerability
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Brain-behavior relationships that could provide insight into risk-associated pathophysiology have not been thoroughly assessed in anorexia nervosa (AN). Therefore, we sought to identify grey and white matter signatures of AN symptoms and risk factors (trait anxiety, set-shifting impairment) in a sample enriched for AN vulnerability, including acute and remitted AN patients and their unaffected sisters ( n = 72, aged 18 – 48 years). MRI/DTI data were acquired on a 3T scanner and processed with Freesurfer and FSL TBSS. Relationships between clinical variables of interest and regional subcortical volume, vertex-wise cortical surface architecture (thickness, surface area, local gyrification), and voxel-wise white matter microstructure (FA, MD) were tested with separate linear regressions, including age, BMI, lifetime AN diagnosis, and intracranial volume as covariates, where appropriate. Significance was determined using a Bonferroni-corrected threshold, p ( t ) ≤ 0.001. We detected distinct associations linking AN symptoms to lateral occipital cortical thickness and insular/cingulate gyrification and trait anxiety to lingual cortical thickness and superior parietal gyrification, and we detected overlapping associations linking AN symptoms and set-shifting impairment to frontoparietal gyrification. No other brain-behavior relationships emerged. Our findings suggest that variations in site-specific cortical morphology could give rise to core features of AN and shared temperamental and cognitive-behavioral risk factors for AN.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».