Robust hierarchically organized whole‐brain patterns of dysconnectivity in schizophrenia spectrum disorders observed after personalized intrinsic network topography
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Spatial patterns of brain functional connectivity can vary substantially at the individual level. Applying cortical surface‐based approaches with individualized rather than group templates may accelerate the discovery of biological markers related to psychiatric disorders. We investigated cortico‐subcortical networks from multi‐cohort data in people with schizophrenia spectrum disorders (SSDs) and healthy controls (HC) using individualized connectivity profiles. Methods We utilized resting‐state and anatomical MRI data from n = 406 participants ( n = 203 SSD, n = 203 HC) from four cohorts. Functional timeseries were extracted from previously defined intrinsic network subregions of the striatum, thalamus, and cerebellum as well as 80 cortical regions of interest, representing six intrinsic networks using (1) volume‐based approaches, (2) a surface‐based group atlas approaches, and (3) Personalized Intrinsic Network Topography (PINT). Results The correlations between all cortical networks and the expected subregions of the striatum, cerebellum, and thalamus were increased using a surface‐based approach (Cohen's D volume vs. surface 0.27–1.00, all p < 10 −6 ) and further increased after PINT (Cohen's D surface vs. PINT 0.18–0.96, all p < 10 −4 ). In SSD versus HC comparisons, we observed robust patterns of dysconnectivity that were strengthened using a surface‐based approach and PINT (Number of differing pairwise‐correlations: volume: 404, surface: 570, PINT: 628, FDR corrected). Conclusion Surface‐based and individualized approaches can more sensitively delineate cortical network dysconnectivity differences in people with SSDs. These robust patterns of dysconnectivity were visibly organized in accordance with the cortical hierarchy, as predicted by computational models.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».