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Enregistrement W4413284207 · doi:10.1093/ijnp/pyaf052.168

165. A NOVEL DIATHESIS-STRESS MODEL OF COMMONLY COMORBID EARLY ONSET PSYCHIATRIC DISORDERS

2025· article· en· W4413284207 sur OpenAlexaff
Charlotte Bowers Caswell, Niki Hosseini‐Kamkar, Sylvia M. L. Cox, Muhammad Saad Iqbal, Tomáš Paus, Marco Leyton

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Neuropsychopharmacology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineRoyal Ottawa Mental Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiathesisPsychiatryMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background We recently reported that commonly comorbid early onset mental health outcomes were predicted with high accuracy (>90%) and statistical robustness (p = 2.4 x 10-5) by a three-factor model composed of adolescent externalizing (EXT) traits, early life adversity, and midbrain dopamine autoreceptor availability (n = 52). Aims & Objectives Here, we investigated whether this positron emission tomography (PET) based model could be reproduced in a much larger sample using functional magnetic resonance imaging (fMRI) data. Method IMAGEN database members with Childhood Trauma Questionnaire (CTQ) data were selected for analyses (n = 1338). Average adolescent EXT scores were derived from the Strengths and Difficulties Questionnaire collected at ages 14 and 16. fMRI reward anticipation responses (large minus no reward, Lg-No; large minus small reward, Lg-Sm) were assessed using a monetary incentive delay (MID) task at ages 14 and 19. Regions of interest were the ventral striatum (VS), caudate, putamen, anterior cingulate cortex (ACC), ventromedial prefrontal cortex (vmPFC), and orbitofrontal cortex (OFC). DSM-IV diagnoses were made using the Development and Wellbeing Assessment at ages 14, 16, and 19. Binary logistic regression models were constructed to determine whether a combination of EXT traits, childhood trauma, and MID fMRI contrasts at either 14 or 19 years of age identified participants with a DSM-IV disorder by age 19. Additional models tested for moderation of CTQ score effects by fMRI blood-oxygen level-dependent (BOLD) signals, and for mediation of CTQ effects by EXT traits. Results With all possible fMRI contrast parameters, the three-factor models were highly significant (p < 1.0 x 10-21). In each of these models, EXT and CTQ scores were significant individual predictors (p < 0.001). At age 14, reward anticipation responses in the VS (Lg-No & Lg-Sm), caudate (Lg-No & Lg-Sm), putamen (Lg-Sm), and ACC (Lg-Sm) were significant predictors in their respective models (p ≤ 0.05). At age 19, reward anticipation in the VS (Lg-No) was a significant predictor within its model (p = 0.025). The models had an overall accuracy of nearly 75% and accounted for ≥ 11% (Nagelkerke R2) of the variance in psychiatric disorders. The relationship between CTQ scores and diagnoses was partially mediated by EXT scores (indirect path B = 0.0535, 95% CI = 0.0301-0.0835) and moderated by age-14 ACC (p = 0.0038) and putamen (p = 0.0135) BOLD signals: the lower the reward anticipation response, the greater the effect of high CTQ scores on the likelihood of a diagnosis. Discussion & Conclusions The results extend our previous findings in a large sample, increasing confidence in our novel diathesis-stress model of commonly comorbid early onset mental health problems. The results have profound implications for diagnostic classification schemes and pleiotropic views of psychiatric disorder etiology.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2025
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