Amygdala-hippocampus connectivity and childhood depressive symptoms: subnuclei insights and self-concept roles
Notice bibliographique
Résumé
Amygdala-hippocampal connectivity is a promising area of study for an understanding of the neurobiological mechanisms of depression. In this study, we examined the association between amygdala-hippocampal connectivity and depressive symptoms in children with a specific focus on the subnuclei level. We then examined whether self-concept mediated brain-behavior associations. Resting-state functional magnetic resonance imaging (fMRI) was performed at age 7.5 years (N = 319), followed by self-reported depressive symptoms and self-concept between ages 8.5 and 10.5 years, using the Children's Depression Inventory (CDI-2) and Piers-Harris Children's Self-Concept Scale (PHCSC) respectively. We conducted multiple regression analyses to examine the associations between the amygdala-hippocampus resting-state functional connectivity (RSFC) and CDI scores, first at the whole-region level and subsequently at the subnuclear level. Mediation analyses were then performed to explore the mediating role of self-concept in these brain-behavior associations. We observed a significant association between left amygdala-anterior hippocampus connectivity and CDI total scores, primarily driven by the left superficial amygdala. Further exploration at sub-symptomatic levels highlighted an association with negative cognition. Finally, self-concept mediated the association between left amygdala-anterior hippocampus connectivity and depressive symptoms in children. This study provided valuable insights into the associations among amygdala-hippocampal subnuclei connectivity, childhood depressive symptoms, and self-concept. Diminished left superficial amygdala-anterior hippocampus connectivity may serve as an early biomarker to identify depressive symptoms, particularly in children with negative cognition problems.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».