Examining anterior prefrontal cortex resting-state functional connectivity patterns associated with depressive symptoms in chronic moderate-to-severe traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
In chronic moderate-to-severe TBI (msTBI), depression is one of the most common psychiatric consequences. Yet to date, there is limited understanding of its neural underpinnings. This study aimed to better understand this gap by examining seed-to-voxel connectivity in depression, with all voxel-wise associations seeded to the bilateral anterior prefrontal cortices (aPFC). In a secondary analysis of 32 patients with chronic msTBI and 17 age-matched controls acquired from the Toronto Rehab TBI Recovery Study database, the Personality Assessment Inventory Depression scale scores were used to group patients into an msTBI-Dep group (T ≥ 60; n = 13) and an msTBI-Non-Dep group (T < 60; n = 19). Resting-state fMRI scans were analyzed using seed-based connectivity analyses. F-tests, controlling for age and education, were used to assess differences in bilateral aPFC rsFC across the 3 groups. After nonparametric permutation testing, the left aPFC demonstrated significantly increased rsFC with the left (p = 0.041) and right (p = 0.013) fusiform gyri, the right superior temporal lobe (p = 0.032), and the right precentral gyrus (p = 0.042) in the msTBI-Dep group compared to controls. The msTBI-Non-Dep group had no significant rsFC differences with either group. To our knowledge, this study is the first to examine aPFC rsFC in a sample of patients with msTBI exclusively. Our preliminary findings suggest a role for the aPFC in the pathophysiology of depressive symptoms in patients with chronic msTBI. Increased aPFC-sensory/motor rsFC could be associated with vulnerability to depression post-TBI, a hypothesis that warrants further investigation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».