O10.1. DISORGANIZED GYRIFICATION NETWORK PROPERTIES DURING THE TRANSITION TO PSYCHOSIS
Notice bibliographique
Résumé
There is urgent need to improve the limited prognostic accuracy of psychopathology-based classifications to predict the onset of psychosis in clinical high-risk (CHR) subjects for psychosis. However, as yet no reliable biological marker has been established to differentiate CHR subjects who will develop psychosis from those who will not. This study investigated abnormalities in graph-based gyrification connectome in CHR subjects and patients with first-episode psychosis (FEP) and tested the accuracy of this systems-based approach to predict the transition to psychosis among CHR individuals. 44 healthy controls (HC), 63 at-risk mental state (ARMS) subjects without later transition to psychosis (ARMS-NT), 16 ARMS subjects with later transition (ARMS-T), and 38 antipsychotic-free patients with FEP were recruited from the specialized clinic for the early detection of psychosis at the Department of Psychiatry, University of Basel, Basel, Switzerland. Gyrification-based structural covariance networks (connectomes) were constructed to quantify global integration, segregation and small-worldness. Extremely randomized trees with repeated, nested cross-validation was performed to differentiate ARMS-T from ARMS-NT individuals. Permutation testing was used to assess the significance of classification performance measures. Small-worldness is reduced in both ARMS-T and FEP patients, secondary to reduced integration and increased segregation in both groups. In addition, we also found that transitivity (segregation) was significantly higher in ARMS-T and FEP groups compared to both ARMS-NT and healthy controls. Using the connectome properties as features, we obtained a high classification accuracy of 90% (balanced accuracy: 81%, positive predictive value: 85%, negative predictive value: 92%.) All performance measures were highly significant as indicated by permutation tests (all p < 0.01). Our findings suggest that there is poor integration in the coordinated development of cortical folding in patients who develop psychosis. This study further indicates that gyrification-based connectomes might be a promising means to generate systems-based measures from anatomical data that improves individual prediction of psychosis transition in CHR subjects.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».