Neural signatures of data-driven psychopathology dimensions at the transition to adolescence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One of the challenges in human neuroscience is to uncover associations between brain organization and psychopathology in order to better understand the biological underpinnings of mental disorders. Here, we aimed to characterize the neural correlates of psychopathology dimensions obtained using two conceptually different data-driven approaches. METHODS: Dimensions of psychopathology that were either maximally dissociable or correlated were respectively extracted by independent component analysis (ICA) and exploratory factor analysis (EFA) applied to the Childhood Behavior Checklist items from 9- to 10-year-olds (n = 9983; 47.8% female, 50.8% white) participating in the Adolescent Brain Cognitive Development study. The patterns of brain morphometry, white matter integrity and resting-state connectivity associated with each dimension were identified using kernel-based regularized least squares and compared between dimensions using Spearman's correlation coefficient. RESULTS: ICA identified three psychopathology dimensions, representing opposition-disinhibition, cognitive dyscontrol, and negative affect, with distinct brain correlates. Opposition-disinhibition was negatively associated with cortical surface area, cognitive dyscontrol was negatively associated with anatomical and functional dysconnectivity while negative affect did not show discernable associations with any neuroimaging measure. EFA identified three dimensions representing broad externalizing, neurodevelopmental, and broad Internalizing problems with partially overlapping brain correlates. All EFA-derived dimensions were negatively associated with cortical surface area, whereas measures of functional and structural connectivity were associated only with the neurodevelopmental dimension. CONCLUSIONS: This study highlights the importance of cortical surface area and global connectivity for psychopathology in preadolescents and provides evidence for dissociable psychopathology dimensions with distinct brain correlates.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».