Framing major depressive disorder as a condition of network imbalance at the compartment level: a proof-of-concept study
Notice bibliographique
Résumé
Major depressive disorder (MDD) is associated with hypoactivity in the frontoparietal (FP) system and hyperactivity in the limbic (LM) system. The widely accepted limbic-cortical dysregulation model has recently been extended by the concept of imbalanced reciprocal suppression between these 2 systems. This study investigates the refined theoretical framework. Neuroimaging datasets from 60 MDD and 60 healthy controls were obtained from the Canadian Biomarker Integration Network in Depression database, including structural magnetic resonance imaging (MRI) and resting-state functional MRI (rsfMRI). The cerebral cortex was parcellated using the modular analysis and similarity measurements (MOSI) technique. For each node, the average amplitude of low-frequency fluctuation (avgALFF) and nodal strength were calculated. Correlation analyses were conducted to establish an adjacency matrix and assess the relationship between nodal power and strength. The results indicated that the LM system in MDD displayed higher partition numbers and avgALFF (P < 0.005). A significant negative correlation between nodal strength and power was replicated (P < 1E-10), suggesting that greater functional input enhances regional neural suppression. Notably, MDD participants exhibited a higher negative correlation between FP nodal power and LM-FP connectivity (stronger suppression) but a lower negative correlation between LM nodal power and FP-LM connectivity (weaker suppression). These findings support the theory of abnormal cortical signal organization and reciprocal suppression in MDD.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».