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Enregistrement W3133808826 · doi:10.1093/cercor/bhab015

Examining the Boundary Sharpness Coefficient as an Index of Cortical Microstructure in Autism Spectrum Disorder

2021· article· en· W3133808826 sur OpenAlexafffund
Emily Olafson, Saashi A. Bedford, Gabriel A. Devenyi, Raihaan Patel, Stéphanie Tullo, Min Tae M Park, Olivier Parent, Evdokia Anagnostou, Simon Baron‐Cohen, Edward T. Bullmore, Lindsay R. Chura, Michael Craig, Christine Ecker, Dorothea L. Floris, Rosemary Holt, Rhoshel Lenroot, Jason P. Lerch, Michael Lombardo, Declan Murphy, Armin Raznahan, Amber Ruigrok, Michael D. Spencer, John Suckling, Margot J. Taylor, Meng‐Chuan Lai, M. Mallar Chakravarty

Notice bibliographique

RevueCerebral Cortex · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthHospital for Sick ChildrenHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalUniversity of TorontoUniversité de MontréalWestern UniversityMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDepartment of Psychiatry, University of TorontoNational Institutes of HealthMedical Research Council Canada
Mots-clésAutism spectrum disorderPrecuneusWhite matterPsychologySuperior temporal gyrusAudiologyMiddle temporal gyrusTemporal lobeNeuroscienceMagnetic resonance imagingAutismMedicineFunctional magnetic resonance imagingDevelopmental psychologyRadiologyEpilepsy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autism spectrum disorder (ASD) is associated with atypical brain development. However, the phenotype of regionally specific increased cortical thickness observed in ASD may be driven by several independent biological processes that influence the gray/white matter boundary, such as synaptic pruning, myelination, or atypical migration. Here, we propose to use the boundary sharpness coefficient (BSC), a proxy for alterations in microstructure at the cortical gray/white matter boundary, to investigate brain differences in individuals with ASD, including factors that may influence ASD-related heterogeneity (age, sex, and intelligence quotient). Using a vertex-based meta-analysis and a large multicenter structural magnetic resonance imaging (MRI) dataset, with a total of 1136 individuals, 415 with ASD (112 female; 303 male), and 721 controls (283 female; 438 male), we observed that individuals with ASD had significantly greater BSC in the bilateral superior temporal gyrus and left inferior frontal gyrus indicating an abrupt transition (high contrast) between white matter and cortical intensities. Individuals with ASD under 18 had significantly greater BSC in the bilateral superior temporal gyrus and right postcentral gyrus; individuals with ASD over 18 had significantly increased BSC in the bilateral precuneus and superior temporal gyrus. Increases were observed in different brain regions in males and females, with larger effect sizes in females. BSC correlated with ADOS-2 Calibrated Severity Score in individuals with ASD in the right medial temporal pole. Importantly, there was a significant spatial overlap between maps of the effect of diagnosis on BSC when compared with cortical thickness. These results invite studies to use BSC as a possible new measure of cortical development in ASD and to further examine the microstructural underpinnings of BSC-related differences and their impact on measures of cortical morphology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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