Decreased cortical gyrification and surface area in the left medial parietal cortex in patients with <scp>treatment‐resistant</scp> and <scp>ultratreatment‐resistant</scp> schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Aim Validating the vulnerabilities and pathologies underlying treatment‐resistant schizophrenia (TRS) is an important challenge in optimizing treatment. Gyrification and surface area (SA), reflecting neurodevelopmental features, have been linked to genetic vulnerability to schizophrenia. The aim of this study was to identify gyrification and SA abnormalities specific to TRS. Methods We analyzed 3T magnetic resonance imaging findings of 24 healthy controls (HCs), 20 responders to first‐line antipsychotics (FL‐Resp), and 41 patients with TRS, including 19 clozapine responders (CLZ‐Resp) and 22 FL‐ and clozapine‐resistant patients (patients with ultratreatment‐resistant schizophrenia [URS]). The local gyrification index (LGI) and associated SA were analyzed across groups. Diagnostic accuracy was verified by receiver operating characteristic curve analysis. Results Both CLZ‐Resp and URS had lower LGI values than HCs ( P = 0.041, Hedges g [ g H ] = 0.75; P = 0.013, g H = 0.96) and FL‐Resp ( P = 0.007, g H = 1.00; P = 0.002, g H = 1.31) in the left medial parietal cortex (Lt‐MPC). In addition, both CLZ‐Resp and URS had lower SA in the Lt‐MPC than FL‐Resp ( P < 0.001, g H = 1.22; P < 0.001, g H = 1.75). LGI and SA were positively correlated in non‐TRS (FL‐Resp) ( ρ = 0.64, P = 0.008) and TRS (CLZ‐Resp + URS) ( ρ = 0.60, P < 0.001). The areas under the receiver operating characteristic curve for non‐TRS versus TRS with LGI and SA in the Lt‐MPC were 0.79 and 0.85, respectively. SA in the Lt‐MPC was inversely correlated with negative symptoms ( ρ = −0.40, P = 0.018) and clozapine plasma levels ( ρ = −0.35, P = 0.042) in TRS. Conclusion LGI and SA in the Lt‐MPC, a functional hub in the default‐mode network, were abnormally reduced in TRS compared with non‐TRS. Thus, altered LGI and SA in the Lt‐MPC might be structural features associated with genetic vulnerability to TRS.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».