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Enregistrement W4389296200 · doi:10.1101/2023.12.02.569728

Cortical Network Disruption is Minimal in Early Stages of Psychosis

2023· preprint· en· W4389296200 sur OpenAlexaffabout
Peter Van Dyken, Michael Mackinley, Ali R. Khan, Lena Palaniyappan

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteLondon Health Sciences CentreLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNational Institutes of Health
Mots-clésPsychosisWhite matterVoxelSchizophrenia (object-oriented programming)ConnectomeNeurosciencePsychologyDiffusion MRIHuman Connectome ProjectMagnetic resonance imagingMedicinePsychiatryFunctional connectivityRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1 Abstract Background and Hypothesis Chronic schizophrenia is associated with white matter disruption and topological reorganization of cortical connectivity but the trajectory of these changes over the disease course are poorly understood. Current white matter studies in first-episode psychosis (FEP) patients using diffusion magnetic resonance imaging (dMRI) suggest such disruption may be detectable at the onset of psychosis, but specific results vary widely and few reports have contextualized their findings with direct comparison to chronic patients. Here, we test the hypothesis that structural changes are not a significant feature of early psychosis. Study Design Diffusion and T1-weighted 7T MR scans were obtained from N=113 (61 FEP patients, 37 controls, 15 chronic patients) recruited from an established cohort in London, Ontario. Voxel- and network-based analyses were used to detect changes in diffusion microstructural parameters. Graph theory metrics were used to probe changes in the cortical network hierarchy and to assess the vulnerability of hub regions to disruption. Experiments were replicated with N=167 (111 patients, 56 controls) from the Human Connectome Project - Early Psychosis (HCP-EP) dataset. Study Results Widespread microstructural changes were found in chronic patients, but changes in FEP patients were minimal. Unlike chronic patients, no appreciable topological changes in the cortical network were observed in FEP patients. These results were replicated in the early psychosis patients of the HCP-EP datasets, which were indistinguishable from controls on nearly all metrics. Conclusions The white matter structural changes observed in chronic schizophrenia are not a prominent feature in the early stages of this illness.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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