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Enregistrement W4310060197 · doi:10.1038/s41380-022-01870-7

Accelerated cortical thinning precedes and predicts conversion to psychosis: The NAPLS3 longitudinal study of youth at clinical high-risk

2022· article· en· W4310060197 sur OpenAlexaff
Meghan A. Collins, Jie Lisa Ji, Yoonho Chung, Cole A. Lympus, Yvette Afriyie-Agyemang, Jean Addington, Bradley G. Goodyear, Carrie E. Bearden, Kristin S. Cadenhead, Heline Mirzakhanian, Ming T. Tsuang, Barbara A. Cornblatt, Ricardo E. Carrión, Matcheri S. Keshavan, Wiliam S. Stone, Daniel H. Mathalon, Diana O. Perkins, Elaine F. Walker, Scott W. Woods, Albert R. Powers, Alan Anticevic, Tyrone D. Cannon

Notice bibliographique

RevueMolecular Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Mental HealthU.S. Department of Health and Human ServicesNational Science Foundation
Mots-clésPsychosisProdromePsychologyNeuroimagingMedicineInternal medicineNeurosciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Progressive grey matter loss has been demonstrated among clinical high-risk (CHR) individuals who convert to psychosis, but it is unknown whether these changes occur prior to psychosis onset. Identifying illness-related neurobiological mechanisms that occur prior to conversion is essential for targeted early intervention. Among participants in the third wave of the North American Prodrome Longitudinal Study (NAPLS3), this report investigated if steeper cortical thinning was observable prior to psychosis onset among CHR individuals who ultimately converted (CHR-C) and assessed the shortest possible time interval in which rates of cortical thinning differ between CHR-C, CHR non-converters (CHR-NC), and health controls (HC). 338 CHR-NC, 42 CHR-C, and 62 HC participants (age 19.3±4.2, 44.8% female, 52.5% racial/ethnic minority) completed up to 5 MRI scans across 8 months. Accelerated thinning among CHR-C compared to CHR-NC and HC was observed in multiple prefrontal, temporal, and parietal cortical regions. CHR-NC also exhibited accelerated cortical thinning compared to HC in several of these areas. Greater percent decrease in cortical thickness was observed among CHR-C compared to other groups across 2.9±1.8 months, on average, in several cortical areas. ROC analyses discriminating CHR-C from CHR-NC by percent thickness change in a left hemisphere region of interest, scanner, age, age 2 , and sex had an AUC of 0.74, with model predictive power driven primarily by percent thickness change. Findings indicate that accelerated cortical thinning precedes psychosis onset and differentiates CHR-C from CHR-NC and HC across short time intervals. Mechanisms underlying cortical thinning may provide novel treatment targets prior to psychosis onset.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, 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

Citations68
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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