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Enregistrement W4294200726 · doi:10.1192/j.eurpsy.2022.555

The effect of antidepressant treatment on white matter integrity in Major Depression

2022· article· en· W4294200726 sur OpenAlexafffundabout
Smadar Valérie Tourjman, S. Potvin, Ramiro Saavedra Milán, E. Kouassi, D. Luck

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill UniversityInstitut universitaire en santé mentale de Montréal
Organismes subventionnairesPfizer CanadaPfizer
Mots-clésFasciculusWhite matterInferior longitudinal fasciculusFractional anisotropyUncinate fasciculusCorpus callosumSuperior longitudinal fasciculusDiffusion MRIMajor depressive disorderMedicineMedial longitudinal fasciculusDepression (economics)PsychologyInternal medicineMagnetic resonance imagingCardiologyNeuroscienceRadiologyCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction White matter abnormalities have been identified in major depressive disorder (MDD). Although several diffusion tensor imaging studies found decreased fractional anisotropy (FA) in MDD, the effect of antidepressants (AD) treatment on white matter integrity has been insufficiently studied. Objectives We sought to examine the effect of AD treatment of MDD on white matter, using DTI, in responders compared to nonresponders. Methods We included 25 individuals with MDD (HAMD >/=20) without inflammatory, unstable medical/neurological conditions or prolonged duration (> 1 year),or AD or anti-inflammatory treatment >/=1 week preceding first evaluation. Evaluation before treatment and at 16 weeks included depression rating scales, a cognitive battery, inflammatory markers and MRI. Desvenlafaxine was initiated at 50mg with a possible increase to 100mg at 8 weeks. Results Changes included: increased volume in responders in the right Inferior Fronto-Occipital fasciculus (p=0.0315) and Superior Longitudinal Fasciculus part 3 (p=0.0050); in remitters in the right Inferior Fronto-Occipital fasciculus (p=0.0359) and Superior Longitudinal Fasciculus part 2 (p<0.05) and 3 (p=0.0481); decreased volume in responders in the left Superior Longitudinal Fasciculus part 1 (p=0.0147) and left Corona Radiata(p<0.05); and in remitters in the left Superior Longitudinal Fasciculus part 1 (p=0.0109) and the Corpus Callosum part 5 (p<0.05); decreased FA in the right Cortico Spinal Tract in remitters (p=0.0175) and responders (p=0.0272), and an increase in FA in the left Uncinate Fasciculus in nonremitters (p=0.0493). These results lose significance following Bonferroni correction. Conclusions Overall, AD treatment of MDD was not associated with significant changes in FA, whole brain, or specific tract volume in this study. Disclosure This research was funded by Pfizer Canada.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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