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Enregistrement W4301517145

The impact of age of onset on amygdala intrinsic connectivity in major depression

2018· article· en· W4301517145 sur OpenAlexaboutno aff
Clark DL, N Konduru, A Kemp, S Bray, Brown EC, B Goodyear, R Ramasubbu

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)AmygdalaNeurosciencePsychologyAge of onsetMedicineInternal medicineEconomicsDiseaseKeynesian economics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Darren L Clark,1–4 Nithya Konduru,1 Anne Kemp,5 Signe Bray,6–8 Elliot C Brown,1–4 Bradley Goodyear,1,2,4,6 Rajamannar Ramasubbu1–4 1Department of Psychiatry, 2Department of Clinical Neuroscience, 3Mathison Centre for Mental Health Research and Education, 4Hotchkiss Brain Institute, University of Calgary, Calgary, 5School of Medicine, University of Alberta, Edmonton, 6Department of Radiology, 7Department of Pediatrics, University of Calgary, 8Child and Adolescent Imaging Research Program, Alberta Children’s Hospital, Calgary, AB, Canada Background: Early-onset major depressive disorder (EO-MDD), beginning during childhood and adolescence, is associated with more illness burden and a worse prognosis than adult-onset MDD (AO-MDD), but little is known about the neural features distinguishing these subgroup phenotypes. Functional abnormalities of the amygdala are central to major depressive disorder (MDD) neurobiology; therefore, we examined whether amygdala intrinsic connectivity (IC) can differentiate EO-MDD from AO-MDD in a cohort of adult MDD patients.Subjects and methods: Twenty-one EO-MDD (age of onset ≤18 years), 31 AO-MDD patients (age of onset ≥19 years), and 19 healthy controls (HCs) underwent resting-state functional magnetic resonance imaging (7 minutes). Amygdala seed-based resting-state functional connectivity was compared between groups.Results: AO-MDD patients showed loss of inverse left amygdala–left dorsolateral prefrontal cortex IC and increased inverse left amygdala–left inferior parietal IC, compared to both HCs and EO-MDD. EO-MDD showed a switch from inverse to positive IC with right dorsomedial prefrontal cortex, compared to HCs and AO-MDD. This effect was removed when we controlled for illness burden.Conclusion: Alterations in amygdala IC with the default-mode network were specifically related to EO-MDD, whereas amygdala IC with executive cognitive control regions was preferentially disrupted in AO-MDD. Increased illness burden, an important clinical marker of EO-MDD, accounted for its specific effects on amygdala IC. Brain imaging has the potential for validation of clinical subtypes and can provide markers of prognostic value in MDD patients. Keywords: major depressive disorder, onset age, resting-state functional connectivity, functional magnetic resonance imaging, biomarker, amygdala

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

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 Opus0,237
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,296 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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