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Enregistrement W3156935282 · doi:10.1093/schbul/sbab035

Structural Covariance of Cortical Gyrification at Illness Onset in Treatment Resistance: A Longitudinal Study of First-Episode Psychoses

2021· article· en· W3156935282 sur OpenAlexafffund
Olesya Ajnakina, Tushar Kanti Das, John Lally, Marta Di Forti, Carmine M. Pariante, Tiago Reis Marques, Valeria Mondelli, Anthony S. David, Robin Murray, Lena Palaniyappan, Paola Dazzan

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesJanssen CanadaMedical Research CouncilH. Lundbeck A/SSouth London and Maudsley NHS Foundation TrustUniversity of OxfordSunovionCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute for Health and Care ResearchAcademic Medical Organization of Southwestern OntarioUCLH Biomedical Research CentreKing’s College LondonKing's College LondonChrysalisEli Lilly and Company
Mots-clésGyrificationPsychologyLongitudinal studyMedicinePsychiatryNeuroscienceCerebral cortex

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Treatment resistance (TR) in patients with first-episode psychosis (FEP) is a major cause of disability and functional impairment, yet mechanisms underlying this severe disorder are poorly understood. As one view is that TR has neurodevelopmental roots, we investigated whether its emergence relates to disruptions in synchronized cortical maturation quantified using gyrification-based connectomes. Seventy patients with FEP evaluated at their first presentation to psychiatric services were followed up using clinical records for 4 years; of these, 17 (24.3%) met the definition of TR and 53 (75.7%) remained non-TR at 4 years. Structural MRI images were obtained within 5 weeks from first exposure to antipsychotics. Local gyrification indices were computed for 148 contiguous cortical regions using FreeSurfer; each subject's contribution to group-based structural covariance was quantified using a jack-knife procedure, providing a single deviation matrix for each subject. The latter was used to derive topological properties that were compared between TR and non-TR patients using a Functional Data Analysis approach. Compared to the non-TR patients, TR patients showed a significant reduction in small-worldness (Hedges's g = 2.09, P < .001) and a reduced clustering coefficient (Hedges's g = 1.07, P < .001) with increased length (Hedges's g = -2.17, P < .001), indicating a disruption in the organizing principles of cortical folding. The positive symptom burden was higher in patients with more pronounced small-worldness (r = .41, P = .001) across the entire sample. The trajectory of synchronized cortical development inferred from baseline MRI-based structural covariance highlights the possibility of identifying patients at high-risk of TR prospectively, based on individualized gyrification-based connectomes.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations29
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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