The Developmental Brain Age Is Associated With Adversity, Depression, and Functional Outcomes Among Adolescents
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most psychiatric disorders emerge in the second decade of life. In the present study, we examined whether environmental adversity, developmental antecedents, major depressive disorder, and functional impairment correlate with deviation from normative brain development in adolescence. METHODS: We trained a brain age prediction model using 189 structural magnetic resonance imaging brain features in 1299 typically developing adolescents (age range 9-19 years, mean = 13.5, SD = 3.04), validated the model in a holdout set of 322 adolescents (mean = 13.5, SD = 3.07), and used it to predict age in an independent risk-enriched cohort of 150 adolescents (mean = 13.6, SD = 2.82). We tested associations between the brain age gap and adversity, early antecedents, depression, and functional impairment. RESULTS: We accurately predicted chronological age in typically developing adolescents (mean absolute error = 1.53 years). The model generalized to the validation set (mean absolute error = 1.55 years, 1.98 bias adjusted) and to the independent at-risk sample (mean absolute error = 1.49 years, 1.86 bias adjusted). The brain age estimate was reliable in repeated scans (intraclass correlation = 0.94). Experience of environmental adversity (β = 0.18; 95% CI, 0.04 to 0.31; p = .02), diagnosis of major depressive disorder (β = 0.61; 95% CI, 0.23 to 0.99; p = .01), and functional impairment (β = 0.16; 95% CI, 0.05 to 0.27; p = .01) were associated with a positive brain age gap. CONCLUSIONS: Risk factors, diagnosis, and impact of mental illness are associated with an older-appearing brain during development.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle