Atlas of Gray Matter Volume Differences Across Psychiatric Conditions: A Systematic Review With a Novel Meta-Analysis That Considers Co-Occurring Disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Regional gray matter volume (GMV) differences between individuals with mental disorders and comparison participants may be confounded by co-occurring disorders. To disentangle disorder-specific GMV correlates, we conducted a large-scale multidisorder meta-analysis using a novel approach that explicitly models co-occurring disorders. METHODS: We systematically reviewed voxel-based morphometry studies indexed in PubMed and Scopus up to January 2023 that compared adults with major mental disorders (anorexia nervosa, schizophrenia spectrum, anxiety, bipolar, major depressive, obsessive-compulsive, and posttraumatic stress disorders plus attention-deficit/hyperactivity, autism spectrum, and borderline personality disorders) with comparison participants. Two authors independently extracted data and assessed quality using the Newcastle-Ottawa Scale. We derived GMV correlates for each disorder using: 1) a multidisorder meta-analysis that accounted for all co-occurring mental disorders simultaneously and 2) separate standard meta-analyses for each disorder in which co-occurring disorders were ignored. We assessed the alterations' extent, intensity (effect size), and specificity (interdisorder correlations and transdiagnostic alterations) for both approaches. RESULTS: We included 433 studies (499 datasets) involving 19,718 patients and 16,441 comparison participants (51% female, ages 20-67 years). We provide GMV correlate maps for each disorder using both approaches. The novel approach, which accounted for co-occurring disorders, produced GMV correlates that were more focal and disorder specific (less correlated across disorders and fewer transdiagnostic abnormalities). CONCLUSIONS: This work offers the most comprehensive atlas of GMV correlates across major mental disorders. Modeling co-occurring disorders yielded more specific correlates, supporting this approach's validity. The atlas NIfTI maps are available online.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».