Applying dimensional psychopathology: transdiagnostic prediction of executive cognition using brain connectivity and inflammatory biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The association between executive dysfunction, brain dysconnectivity, and inflammation is a prominent feature across major psychiatric disorders (MPDs), schizophrenia, bipolar disorder, and major depressive disorder. A dimensional approach is warranted to delineate their mechanistic interplay across MPDs. Methods This single site study included a total of 1543 participants (1058 patients and 485 controls). In total, 1169 participants underwent diffusion tensor and resting-state functional magnetic resonance imaging (745 patients and 379 controls completed the Wisconsin Card Sorting Test). Fractional anisotropy (FA) and regional homogeneity (ReHo) assessed structural and functional connectivity, respectively. Pro-inflammatory cytokine levels [interleukin (IL)-1 β , IL-6, and tumor necrosis factor- α ] were obtained in 325 participants using blood samples collected with 24 h of scanning. Group differences were determined for main measures, and correlation and mediation analyses and machine learning prediction modeling were performed. Results Executive deficits were associated with decreased FA, increased ReHo, and elevated IL-1 β and IL-6 levels across MPDs, compared to controls. FA and ReHo alterations in fronto-limbic-striatal regions contributed to executive deficits. IL-1 β mediated the association between FA and cognition, and IL-6 mediated the relationship between ReHo and cognition. Executive cognition was better predicted by both brain connectivity and cytokine measures than either one alone for FA-IL-1 β and ReHo-IL-6. Conclusions Transdiagnostic associations among brain connectivity, inflammation, and executive cognition exist across MPDs, implicating common neurobiological substrates and mechanisms for executive deficits in MPDs. Further, inflammation-related brain dysconnectivity within fronto-limbic-striatal regions may represent a transdiagnostic dimension underlying executive dysfunction that could be leveraged to advance treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».