Evidence of discontinuity between psychosis-risk and non-clinical samples in the neuroanatomical correlates of social function
Notice bibliographique
Résumé
Social dysfunction is a major feature of clinical-high-risk states for psychosis (CHR-P). Prior research has identified a neuroanatomical pattern associated with impaired social function outcome in CHR-P. The aim of the current study was to test whether social dysfunction in CHR-P is neurobiologically distinct or in a continuum with the lower end of the normal distribution of individual differences in social functioning. We used a machine learning classifier to test for the presence of a previously validated brain structural pattern associated with impaired social outcome in CHR-P (CHR-outcome-neurosignature) in the neuroimaging profiles of individuals from two non-clinical samples (total n = 1763) and examined its association with social function, psychopathology and cognition. Although the CHR-outcome-neurosignature could be detected in a subset of the non-clinical samples, it was not associated was adverse social outcomes or higher psychopathology levels. However, participants whose neuroanatomical profiles were highly aligned with the CHR-outcome-neurosignature manifested subtle disadvantage in fluid (PFDR = 0.004) and crystallized intelligence (PFDR = 0.01), cognitive flexibility (PFDR = 0.02), inhibitory control (PFDR = 0.01), working memory (PFDR = 0.0005), and processing speed (PFDR = 0.04). We provide evidence of divergence in brain structural underpinnings of social dysfunction derived from a psychosis-risk enriched population when applied to non-clinical samples. This approach appears promising in identifying brain mechanisms bound to psychosis through comparisons of patient populations to non-clinical samples with the same neuroanatomical profiles.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».