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Enregistrement W4212872940 · doi:10.1017/s0033291722000058

Ameliorative patterns of grey matter in patients with first-episode and treatment-naïve schizophrenia

2022· article· en· W4212872940 sur OpenAlexaff
Mingli Li, Wei Deng, Yinfei Li, Liansheng Zhao, Xiaohong Ma, Hua Yu, Xiaojing Li, Yajing Meng, Qiang Wang, Xiangdong Du, Pak C. Sham, Lena Palaniyappan, Tao Li

Notice bibliographique

RevuePsychological Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesScience and Technology Planning Project of Guangdong ProvinceChrysalisJoint Research Fund for Overseas Chinese Scholars and Scholars in Hong Kong and MacaoSichuan Province Science and Technology Support ProgramSichuan UniversityWest China Hospital, Sichuan UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPrecuneusInferior temporal gyrusMiddle temporal gyrusGrey matterInferior parietal lobuleCuneusSuperior temporal gyrusMiddle frontal gyrusLingual gyrusSchizophrenia (object-oriented programming)PsychologySuperior frontal gyrusAudiologyPosterior cingulateInferior frontal gyrusMedial frontal gyrusNeurocognitiveNeurosciencePsychiatryCognitionMedicineTemporal lobeWhite matterEpilepsyMagnetic resonance imagingFunctional magnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Grey matter (GM) reduction is a consistent observation in established late stages of schizophrenia, but patients in the untreated early stages of illness display an increase as well as a decrease in GM distribution relative to healthy controls (HC). The relative excess of GM may indicate putative compensatory responses, though to date its relevance is unclear. METHODS: 343 first-episode treatment-naïve patients with schizophrenia (FES) and 342 HC were recruited. Multivariate source-based morphometry was performed to identify covarying 'networks' of grey matter concentration (GMC). Neurocognitive scores using the Cambridge Neuropsychological Test Automated Battery (CANTAB) and symptom burden using the Positive and Negative Symptoms Scale (PANSS) were obtained. Bivariate linear relationships between GMC and cognition/symptoms were studied. RESULTS: Compared to healthy subjects, FES had prominently lower GMC in two components; the first consists of the anterior insula, inferior frontal gyrus, anterior cingulate and the second component with the superior temporal gyrus, precuneus, inferior/superior parietal lobule, cuneus, and lingual gyrus. Higher GMC was seen in adjacent areas of the middle and superior temporal gyrus, middle frontal gyrus, inferior parietal cortex and putamen. Greater GMC of this component was associated with lower duration of untreated psychosis, less severe positive symptoms and better performance on cognitive tests. CONCLUSIONS: In untreated stages of schizophrenia, both a distributed lower and higher GMC is observable. While the higher GMC is relatively modest, it occurs across frontoparietal, temporal and subcortical regions in association with reduced illness burden suggesting a compensatory role for higher GMC in the early stages of schizophrenia.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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