Late‐Breaking Abstracts
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Neuroimaging studies are widely used to identify aberrant brain activation and functional connectivity associated with bipolar disorder (BD).The results of these experiments, however, vary considerably across samples, imaging method, and design.We present the first meta-analysis that aims to investigate neural differences distinguishing BD from healthy controls (HC) across taskbased and resting-state functional neuroimaging studies.Method: Appropriate neuroimaging studies, using fMRI or PET, reporting whole-brain activation or seed-to-whole-brain functional connectivity (n = 166) comparing adults with BD (n = 4,655) to HC (n = 5,269) were obtained by a PubMed literature search.Activation likelihood estimation, a method of voxel-based quantitative metaanalysis estimating convergence across experiments by modeling the spatial uncertainty of neuroimaging data using anatomical coordinates of activation, was used to identify consistent regions of activation.Results are reported using a statistical threshold of pFWE < 0.05, cluster-corrected (P < .001cluster forming threshold).Results: Across resting state (n = 49) and task studies (n = 118) comprised of 248 individual neuroimaging experiments, patients with BD significantly differed from HC in two regions: a significant cluster located in the right ventrolateral prefrontal cortex (peak MNI coordinates: xyz = 38,36,-10; Z = 5.04, k = 271 voxels, cluster pFWE < 0.05), and a significant cluster located in the right putamen (xyz = 32,2,-12; Z = 4.93, k = 264, cluster pFWE < 0.05). Conclusions:Our results show abnormal fronto-striatal activation in BD compared to HC across all studies, which substantiates reproducible localization of functional abnormalities in BD despite heterogeneous data.
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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 | 0,013 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,374 | 0,161 |
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 ».