MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3137091187 · doi:10.1101/2021.03.18.21253910

Transdiagnostic Neural Signatures in common Pediatric Psychiatric Disorders: a data-driven meta-analysis of functional neuroimaging studies

2021· preprint· en· W3137091187 sur OpenAlexafffund
Jules R. Dugré, Simon B. Eickhoff, Stéphane Potvin

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéEli Lilly CanadaEli Lilly and Company
Mots-clésNeuroimagingMeta-analysisPsychologyAnxietyMajor depressive disorderNeural correlates of consciousnessClinical psychologyPsychiatryMedicineCognitionPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT BACKGROUND In the last decades, neuroimaging studies have attempted to unveil the neurobiological markers underlying pediatric psychiatric disorders. However, children diagnosed with such disorders are likely to receive an additional diagnosis in the following years. Yet, the vast majority of neuroimaging studies focus on a single nosological category, which limit our understanding of the shared/specific neural correlates between these disorders. Therefore, we aimed to investigate the transdiagnostic neural signatures through a novel meta-analytical method. METHOD A data-driven meta-analysis was carried out which grouped similar experiments topographic map together, irrespectively of nosological categories and task-characteristics. Then, activation likelihood estimation meta-analysis was performed on each group of experiments to extract spatially convergent brain regions. RESULTS One hundred forty-seven experiments were retrieved (3199 subjects): 79 attention-deficit/hyperactivity disorder, 32 conduct/oppositional defiant disorder, 14 anxiety disorders, 22 major depressive disorders. Four significant groups of experiments were observed. Functional characterization suggested that these groups of aberrant brain regions may be implicated internally/externally directed processes, attentional control of affect, somato-motor and visual processes. Furthermore, despite that some differences in rates of studies involving major depressive disorders were noticed, nosological categories were evenly distributed between these four sets of regions. Additionally, main effects of task characteristics were observed. CONCLUSIONS By using a data-driven meta-analytic method, we observed four significant groups of aberrant brain regions that may reflect transdiagnostic neural signature of pediatric psychiatric disorders. Overall, results of this study underscore the importance of studying pediatric psychiatric disorders simultaneously rather than independently.

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,048
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,166 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuemedRxiv→Même sujetFunctional Brain Connectivity Studies→Travaux en français237 207→