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Enregistrement W4225375584 · doi:10.1101/2022.04.24.22273790

Specificity of cortical area and thickness as biomarkers for comorbid internalizing and externalizing mental disorders in pre-adolescence

2022· preprint· en· W4225375584 sur OpenAlexaff
Nanyu Kuang, Zhaowen Liu, Gechang Yu, Kai Zhang, Xinran Wu, Benjamin Becker, Huaxin Fan, Jiajia Zhao, Jujiao Kang, Guiying Dong, Xing‐Ming Zhao, Jianfeng Feng, Barbara J. Sahakian, Trevor W. Robbins, Günter Schumann, Lena Palaniyappan, Jie Zhang

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesHigher Education Discipline Innovation ProjectNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComorbidityPanic disorderPsychologyAgoraphobiaAnxietyClinical psychologyAnxiety disorderSpecific phobiaMajor depressive disorderGeneralized anxiety disorderSeparation anxiety disorderConduct disorderPsychiatryMood disordersMood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Comorbidity is the rule rather than the exception for childhood and adolescent onset mental disorders, but we cannot predict its occurrence and do not know the neural mechanisms underlying comorbidity. We investigate if the effects of comorbid internalizing and externalizing disorders on anatomical changes represent a simple aggregate of the effects on each disorder, and if comorbidity-related cortical surface changes relate to a distinct genetic underpinning. Methods We studied the cortical surface area (SA) and thickness (CT) of 11,878 preadolescents (9-10 years) from the Adolescent Brain and Cognitive Development Study. Linear mixed models were implemented in comparative and association analyses among internalizing (Dysthymia, Major Depressive Disorder, Disruptive Mood Dysregulation Disorder, Agoraphobia, Panic Disorder, Specific Phobia, Separation Anxiety Disorder, Social Anxiety Disorder, Generalized Anxiety Disorder, Post-Traumatic Stress Disorder), externalizing diagnostic groups (Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder, Oppositional Defiant Disorder, Conduct disorder) a group with comorbidity of the two and a healthy control group. Genome-wide association analysis and cell type specificity analysis were performed on 4,716 unrelated European participants from this cohort. Results Reduced cortical surface area but increased thickness occurs across patient groups when compared to controls. Children with comorbid internalizing and externalizing disorders had more pronounced areal reduction than those without comorbidity, indicating an additive burden. In contrast, cortical thickness had a non-linear effect with comorbidity: the comorbid group had no significant CT changes, while those patient groups without comorbidity had significant thickness increases. Distinct biological pathways were implicated for regional SA and CT changes. Specifically, CT changes were associated with immune-related processes implicating microglia, while SA-related changes related mainly to excitatory neurons. Conclusions The emergence of comorbidity across distinct clusters of psychopathology is unlikely to be a simple additive neurobiological effect. Distinct risk-adaptation processes, with unique genetic and cell-specific factors may underlie SA and CT changes. Children with highest risk but lowest resilience, both captured in their developmental morphometry, develop a comorbid illness pattern.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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