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Enregistrement W3125230913 · doi:10.1101/2021.01.27.21250490

Baseline functional connectivity in resting state networks associated with depression and remission status after 16 weeks of pharmacotherapy: A CAN-BIND Report

2021· preprint· en· W3125230913 sur OpenAlexafffundabout
Gwen van der Wijk, Jacqueline K. Harris, Stefanie Hassel, Andrew D. Davis, Mojdeh Zamyadi, Stephen R. Arnott, Roumen Milev, Raymond W. Lam, Benício N. Frey, Geoffrey B. Hall, Daniel J. Müller, Susan Rotzinger, Sidney H. Kennedy, Stephen C. Strother, Glenda MacQueen, Andrea B. Protzner

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteOntario Brain InstituteSt. Michael's HospitalUniversity Health NetworkUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthSt. Joseph’s Healthcare HamiltonToronto Western HospitalUniversity of British ColumbiaQueen's UniversityMcMaster UniversityBaycrest HospitalUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity Health Network FoundationH. Lundbeck A/SMitacsMichael Smith Health Research BCGovernment of OntarioFondation Brain CanadaSt. Jude MedicalServierOntario Brain InstitutePfizerAllerganCanadian Network for Mood and Anxiety TreatmentsCanadian Institutes of Health ResearchSunovion
Mots-clésDefault mode networkMajor depressive disorderPharmacotherapyPsychologyResting state fMRIDepression (economics)Internal medicineOncologyFunctional connectivityPsychiatryMedicineNeuroscienceClinical psychologyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding the neural underpinnings of major depressive disorder (MDD) and its treatment could improve treatment outcomes. While numerous studies have been conducted, findings are variable and large sample replications scarce. We aimed to replicate and extend altered functional connectivity findings in the default mode, salience and cognitive control networks (DMN, SN, and CCN respectively) associated with MDD and pharmacotherapy outcomes in a large, multi-site sample. Resting-state fMRI data were collected from 129 patients and 99 controls through the Canadian Biomarker Integration Network in Depression (CAN-BIND) initiative. Symptoms were assessed with the Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale (MADRS). Connectivity was measured as correlations between four seeds (anterior and posterior DMN, SN and CCN) and all other brain voxels across participants. Partial least squares, a multivariate statistical technique, was used to compare connectivity prior to treatment between patients and controls, and between patients reaching remission early (MADRS ≤ 10 within 8 weeks), late (MADRS ≤ 10 within 16 weeks) or not at all. We replicated previous findings of altered connectivity in the DMN, SN and CCN in patients. In addition, baseline connectivity of the anterior/posterior DMN and SN seeds differentiated patients with different treatment outcomes. Weaker connectivity within the anterior DMN and between the anterior DMN and the SN and CCN characterised early remission; stronger connectivity within the SN and weaker connectivity between the SN and the DMN and CCN was related to late remission, of which the weaker SN – anterior DMN connectivity might specifically be associated with remission to dual pharmacotherapy; and connectivity strength between the posterior DMN and cingulate areas distinguished all three groups, with early remitters showing the strongest connections and non-remitters the weakest. The stability of these baseline patient differences was established in the largest single-site subsample of the data. Our replication and extension of altered connectivity within and between the DMN, SN and CCN highlighted previously reported and new differences between patients with MDD and controls, and revealed features that might predict remission prior to pharmacotherapy. Trial registration ClinicalTrials.gov: NCT01655706 .

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 GPT0,275
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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