Neurocognitive Endophenotypes for Eating Disorders: A Preliminary High-Risk Family Study
Notice bibliographique
Résumé
Eating disorders (EDs) are psychiatric disorders with a neurobiological basis. ED-specific neuropsychological and brain characteristics have been identified, but often in individuals in the acute phase or recovered from EDs, precluding an understanding of whether they are correlates and scars of EDs vs. predisposing factors. Although familial high-risk (FHR) studies are available across other disorders, this study design has not been used in EDs. We carried out the first FMH study in EDs, investigating healthy offspring of women with EDs and controls. We preliminarily aimed to investigate ED-related neurocognitive and brain markers that could point to predisposing factors for ED. Sixteen girls at FHR for EDs and twenty control girls (age range: 8−15), completed neuropsychological tests assessing executive functions. Girls also underwent a resting-state fMRI scan to quantify functional connectivity (FC) within resting-state networks. Girls at FHR for EDs performed worse on a cognitive flexibility task compared with controls (F = 5.53, p = 0.02). Moreover, they showed different FC compared with controls in several resting-state networks (p < 0.05 FDR-corrected). Differences identified in cognitive flexibility and in FC are in line with those identified in individuals with EDs, strongly pointing to a role as potential endophenotypes of EDs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».