Enhancing Early Diagnosis of Bipolar Disorder in Adolescents through Multimodal Neuroimaging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Bipolar Disorder (BD), a severe neuropsychiatric condition, often manifests during adolescence. Traditional diagnostic methods, relying predominantly on clinical interviews and symptom assessments, may fall short in accuracy, especially when based solely on single-modal MRI techniques. Objective This study aims to bridge the diagnostic gap in adolescent BD by integrating behavioral assessments with a multimodal MRI approach. We hypothesize that this combination will enhance the accuracy of BD diagnosis in adolescents at risk. Methods A retrospective cohort of 309 subjects, including BD patients, offspring of BD patients (with and without subthreshold symptoms), non-BD offspring with subthreshold symptoms, and healthy controls, was analysed. Behavioral attributes encompassing psychiatric familial history and assessments were integrated with MRI morphological and network features derived from T1, fMRI, and DTI. Three diagnostic models were developed using GLMNET multinomial regression: a clinical diagnosis model based on behavioral attributes, an MRI-based model, and a comprehensive model integrating both datasets. Results The comprehensive model outperformed the clinical and MRI-based models in diagnostic accuracy, achieving a prediction accuracy of 0.83 (CI: [0.72, 0.92]), significantly higher than the clinical diagnosis approach (accuracy of 0.75) and the MRI-based approach (accuracy of 0.65). These findings were further validated with an external cohort, demonstrating a high accuracy of 0.89 (AUC = 0.95). Notably, structural equation modelling revealed that factors like Clinical Diagnosis, Parental BD History, and Global Function significantly impacted Brain Health, with Psychiatric Symptoms having a marginal influence. Conclusion This study underscores the substantial value of integrating multimodal MRI with behavioral assessments for early BD diagnosis in at-risk adolescents. The fusion of phenomenology with neuroimaging promises more accurate patient subgroup distinctions, enabling timely interventions and potentially improving overall health outcomes. Our findings suggest a paradigm shift in the diagnostic approach for BD, highlighting the necessity of incorporating advanced imaging techniques in routine clinical evaluations.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».