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Enregistrement W4399282884 · doi:10.1523/eneuro.0286-23.2024

Large Individual Differences in Functional Connectivity in the Context of Major Depression and Antidepressant Pharmacotherapy

2024· article· en· W4399282884 sur OpenAlexafffund
Gwen van der Wijk, Mojdeh Zamyadi, Signe Bray, Stefanie Hassel, Stephen R. Arnott, Benício N. Frey, Sidney H. Kennedy, Andrew D. Davis, Geoffrey B. Hall, Raymond W. Lam, Roumen Milev, Daniel J. Müller, Sagar V. Parikh, Claudio N. Soares, Glenda MacQueen, Stephen C. Strother, Andrea B. Protzner

Notice bibliographique

RevueeNeuro · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthQueen's UniversityUniversity of British ColumbiaToronto Western HospitalCentre for Global Health ResearchUniversity of TorontoUniversity Health NetworkMcMaster UniversityHotchkiss Brain InstituteAlberta Children's HospitalSt. Joseph’s Healthcare HamiltonBaycrest HospitalKingston General HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchLundbeck CanadaServierOntario Brain Institute
Mots-clésPharmacotherapyAntidepressantDepression (economics)Context (archaeology)PsychologyPsychiatryMedicineBiologyAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Clinical studies of major depression (MD) often examine differences between groups whilst ignoring within-group variation. However, inter-individual differences in brain function are increasingly recognised as important and may impact effect sizes related to group effects. Here, we examine the magnitude of individual differences in relation to group differences that are commonly investigated (e.g., related to MD diagnosis and treatment response). Functional MRI data from 107 participants (63 female, 44 male) were collected at baseline, 2 and 8 weeks during which patients received pharmacotherapy (escitalopram, N=68), and controls (N=39) received no intervention. The unique contributions of different sources of variation were examined by calculating how much variance in functional connectivity was shared across all participants and sessions, within/across groups (patients vs controls, responders vs non-responders, female vs male participants), recording sessions and individuals. Individual differences and common connectivity across groups, sessions and participants contributed most to the explained variance (>95% across analyses). Group differences related to MD diagnosis, treatment response and biological sex made significant but small contributions (0.3-1.2%). High individual variation was present in multimodal association areas, while low individual variation characterized primary sensorimotor regions. Group differences were much smaller than individual differences in the context of MD and its treatment. These results could be linked to the variable findings and difficulty translating research on MD to clinical practice. Future research should examine brain features with low and high individual variation in relation to psychiatric symptoms and treatment trajectories to explore the clinical relevance of the individual differences identified here. Significance statement Studies on major depression often investigate differences in brain function between groups (e.g., those with/without a diagnosis) with the aim of better understanding this prevalent condition. Our study shows that group differences only tell part of the story, by highlighting strong common and individually unique features of brain network organization, relative to surprisingly subtle features of diagnosis and treatment success. From the overall explained variation in brain connectivity, about 50% was shared across everyone, while another 45% was unique to individuals. Only ∼5% could be attributed to diagnosis, treatment success and biological sex differences. Our results suggest that examining individual differences, and their potential clinical relevance, alongside group differences may bring us closer to improving clinical outcomes for major depression. Trial registration ClinicalTrials.gov: NCT01655706 .

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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