Sex differences in regional gray matter density in pre-adolescent binge eating disorder: a voxel-based morphometry study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Binge eating disorder (BED) is a pernicious psychiatric disorder which is linked with broad medical and psychiatric morbidity, and obesity. While BED may be characterized by altered cortical morphometry, no evidence to date examined possible sex-differences in regional gray matter characteristics among those with BED. This is especially important to consider in children, where BED symptoms often emerge coincident with rapid gray matter maturation. Methods Pre-adolescent, 9–10-year old boys ( N = 38) and girls ( N = 33) with BED were extracted from the 3.0 baseline (Year 0) release of the Adolescent Brain Cognitive Development Study. We investigated sex differences in gray matter density (GMD) via voxel-based morphometry. Control sex differences were also assessed in age and body mass index and developmentally matched control children (boys N = 36; girls N = 38). Among children with BED, we additionally assessed the association between dorsolateral prefrontal (dlPFC) GMD and parent-reported behavioral approach and inhibition tendencies. Results Girls with BED uniquely demonstrate diffuse clusters of greater GMD ( p < 0.05, Threshold Free Cluster Enhancement corrected) in the (i) left dlPFC ( p = 0.003), (ii) bilateral dmPFC ( p = 0.004), (iii) bilateral primary motor and somatosensory cortex ( p = 0.0003) and (iv) bilateral precuneus ( p = 0.007). Brain-behavioral associations suggest a unique negative correlation between GMD in the left dlPFC and behavioral approach tendencies among girls with BED. Conclusions Early-onset BED may be characterized by regional sex differences in terms of its underlying gray matter morphometry.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 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 ».