Mapping Brain Microstructure and Network Alterations in Depressive Patients with Suicide Attempts Using Generalized Q-Sampling MRI
Notice bibliographique
Résumé
Depressive disorder is one of the leading causes of disability worldwide, with a high prevalence and chronic course. Depressive disorder carries an increased risk of suicide. Alterations in brain structure and networks may play an important role in suicidality among depressed patients. Diffusion magnetic resonance imaging (MRI) is a noninvasive method to map white-matter fiber orientations and provide quantitative parameters. This study investigated the neurological structural differences and network alterations in depressed patients with suicide attempts by using generalized q-sampling imaging (GQI). Our study recruited 155 participants and assigned them into three groups: 44 depressed patients with a history of suicide attempts (SA), 56 depressed patients without a history of suicide attempts (D) and 55 healthy controls (HC). We used the GQI to analyze the generalized fractional anisotropy (GFA) and normalized quantitative anisotropy (NQA) values in voxel-based statistical analysis, topological parameters in graph theoretical analysis and subnetwork connectivity in network-based statistical analysis. GFA indicates the measurement of neural anisotropy and represents white-matter integrity; NQA indicates the amount of anisotropic spins that diffuse along fiber orientations and represents white-matter compactness. In the voxel-based statistical analysis, we found lower GFA and NQA values in the SA group than in the D and HC groups and lower GFA and NQA values in the D group than in the HC group. In the graph theoretical analysis, the SA group demonstrated higher local segregation and lower global integration among the three groups. In the network-based statistical analysis, the SA group showed stronger subnetwork connections in the frontal and parietal lobes, and the D group showed stronger subnetwork connections in the parietal lobe than the HC group. Alternations were found in the structural differences and network measurements in healthy controls and depressed patients with and without a history of suicide attempt.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».