T163. Submission Withdrawn
Notice bibliographique
Résumé
Poster Session I S179early neurodevelopmental pathologies.It is unclear, however, whether such structural changes might be evident across the schizophrenia spectrum, involving at-risk subjects as well as even healthy subjects with subclinical or attenuated psychotic(-like) symptoms Methods: We analysed high-resolution MRI scans (3 Tesla, T1-weighted MPRAGE, 1x1x1mm resolution) from n=177 healthy subjects with no current or previous psychiatric condition recruited from the local community.Subjects completed the SCL90R, a general symptom checklist (i.e.self-rating of symptoms), which includes subscales for psychoticism (with subclinical psychotic/-like symptoms) and paranoid ideation.We used the CAT12 toolbox to analyse both gyrification using the absolute mean curvature approach (Luders et al., NeuroImage 2006, as well as cortical thickness and voxel-based morphometry (VBM).Results: Correcting for effects of age and gender, we found a significant negative correlation between SCL90R psychoticism scores and gyrification in a left prefrontal / frontopolar cluster, but no similar finding for wither cortical thickness analysis nor analyses of the paranoid ideation subscale.Discussion: Our results suggest that prefrontal gyrification might be a marker for psychotic phenotypes spanning a spectrum from subclinical symptom expression to frank psychosis.This association seems linked to gyrification (rather than other markers of brain structure), which would suggest a relative specificity.Hence, this would be consistent with the assumption that gyrification is related to early neurodevelopmental effects, which lead to liabity to experiencing psychotic symptoms later in life, and might thus serve as an imaging phenotype for early risk detection and intervention in high-risk groups.
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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 | 0,002 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,745 | 0,503 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».