Functional connectivity analysis of childhood depressive symptoms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Childhood depression is a highly distinct and prevalent condition with an unknown neurobiological basis. We wish to explore the resting state fMRI data in children for potential associations between neural connectivity and childhood depressive symptoms. METHODS: A longitudinal birth cohort study with neuroimaging data obtained at 4.5, 6.0 and 7.5 years of age and the Children Depression Inventory 2 (CDI) administered between 8.5 and 10.5 years was used. The CDI score was used as the dependent variable and tested for correlation, both simple Pearson and network based statistic, with the functional connectivity values obtained from the resting state fMRI. Cross-validated permutation testing with a general linear model was used to validate that the identified functional connections were indeed implicated in childhood depression. RESULTS: Ten functional connections and four brain regions (Somatomotor Area B, Temporoparietal Junction, Orbitofrontal Cortex and Insula) were identified as significantly associated with childhood depressive symptoms for girls at 6.0 and 7.5 years. No significant functional connections were found in girls at 4.5 years or for boys at any timepoint. Network based statistic and permutation testing confirmed these findings. CONCLUSIONS: This study revealed significant sex-dependent associations of neural connectivity and childhood depressive symptoms. The regions identified are implicated in speech/language, social cognition and information integration and suggest unique pathways to childhood depressive symptoms.
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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 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».