Cortical thinning in relation to impaired insight into illness in patients with treatment resistant schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Impaired insight into illness is a common element of schizophrenia that contributes to treatment nonadherence and negative clinical outcomes. Previous studies suggest that impaired insight may arise from brain abnormalities. However, interpretations of these findings are limited due to small sample sizes and inclusion of patients with a narrow range of illness severity and insight deficits. In a large sample of patients with schizophrenia, the majority of which were designated as treatment-resistant, we investigated the associations between impaired insight and cortical thickness and subcortical volumes. A total of 94 adult participants with a schizophrenia spectrum disorder were included. Fifty-six patients (60%) had treatment-resistant schizophrenia. The core domains of insight were assessed with the VAGUS insight into psychosis scale. We obtained 3T MRI T1-weighted images, which were analysed using CIVET and MAGeT-Brain. Whole-brain vertex-wise analyses revealed impaired insight, as measured by VAGUS average scores, was related to cortical thinning in left frontotemporoparietal regions. The same analysis in treatment-resistant patients showed thinning in the same regions, even after controlling for age, sex, illness severity, and chlorpromazine antipsychotic dose equivalents. No association was found in non-treatment-resistant patients. Region-of-interest analyses revealed impaired general illness awareness was associated with cortical thinning in the left supramarginal gyrus when controlling for covariates. Reduced right and left thalamic volumes were associated with VAGUS symptom attribution and awareness of negative consequences subscale scores, respectively, but not after correction for multiple testing. Our results suggest impaired insight into illness is related to cortical thinning in left frontotemporoparietal regions in patients with schizophrenia, particularly those with treatment resistance where insight deficits may be more chronic.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 0,001 |
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 ».