Clarifying the role of Cortico-Cortical and Amygdalo-Cortical brain dysconnectivity associated with Conduct Problems
Notice bibliographique
Résumé
A recent meta-analysis of resting-state functional connectivity studies revealed that individuals exhibiting antisocial behaviors or conduct problems may show disrupted brain connectivity in networks underpinning socio-affective and attentional processes. However, studies included in the meta-analysis generally rely on small sample sizes and substantially differ in terms of psychometric scales and neuroimaging methodologies. Therefore, we aimed to identify reliable functional brain connectivity alterations associated with severity of conduct problems using a large sample of adolescents and two measures of conduct problems. In a sample of 1416 children and adolescents, mass-univariate analyses of connectivity measures between 333 cortical parcels were conducted to examine the relationship between resting-state functional cortical-cortical connectome and the severity of conduct problems using the Child Behavior Checklist (CBCL) and the Strengths and Difficulties Questionnaire (SDQ). At a liberal threshold, results showed that the functional brain connectivity significantly associated with conduct problems largely differ between the two scales. Indeed, only 21 pairs of brain regions overlapped between the CBCL and SDQ. Permutation feature importance of these 21 brain connectivity measures revealed that connectivity between precentral/postcentral gyri and lateral prefrontal cortex (both ventral and dorsal) were the most important features in explaining variance in conduct problems. The current study highlights that psychometric measures may yield distinct functional connectivity results. Moreover, severity of conduct problems in children and adolescents was mainly associated with deficient functional connectivity of somatomotor and ventral attention networks indicating potential alterations in motor, cognitive and reward processes.
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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 | 0,004 | 0,256 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».