Structural Covariance Networks in Post-Traumatic Stress Disorder: A Multisite ENIGMA-PGC Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Cortical thickness (CT) and surface area (SA) are established biomarkers of brain pathology in posttraumatic stress disorder (PTSD). Structural covariance networks (SCN) constructed from CT and SA may represent developmental associations, or unique interactions between brain regions, possibly influenced by a common causal antecedent. The ENIGMA-PGC PTSD Working Group aggregated PTSD and control subjects’ data from 29 cohorts in five countries (n=3439). Methods Using Destrieux Atlas, we built SCNs and compared centrality measures between PTSD subjects and controls. Centrality is a graph theory measure derived using SCN. Results Notable nodes with higher CT-based centrality in PTSD compared to controls were left fusiform gyrus, left superior temporal gyrus, and right inferior temporal gyrus. We found sex-based centrality differences in bilateral frontal lobe regions, left anterior cingulate, left superior occipital cortex and right ventromedial prefrontal cortex (vmPFC). Comorbid PTSD and MDD showed higher CT-based centrality in the right anterior cingulate gyrus, right parahippocampal gyrus and lower SA-based centrality in left insular gyrus. Conclusion Unlike previous studies with smaller sample sizes (≤318), our study found differences in centrality measures using a sample size of 3439 subjects. This is the first cross-sectional study to examine SCN interactions with age, sex, and comorbid MDD. Although limited to group level inferences, centrality measures offer insights into a node’s relationship to the entire functional connectome unlike approaches like seed-based connectivity or independent component analysis. Nodes having higher centrality have greater structural or functional connections, lending them invaluable for translational treatments like neuromodulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».