Association Between Urban Upbringing and Cortical Gyrification in Persons with Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Many studies suggest that urban upbringing might increase the risk of developing schizophrenia (SCZ). However, the precise brain changes associated with urban upbringing remain poorly understood. In this study, we investigated how urban upbringing might influence cortical gyrification, a brain feature that reflects early structural development. Methods: The study included 70 Healthy Controls (HC) and 87 individuals diagnosed with SCZ, all aged between 18 and 50 years. Participants and their caregivers were interviewed to collect information about birthplace and upbringing location. Based on data from the Indian Census (1971-2011), upbringing locations were categorized into three groups: rural, town, and city. An urbanicity index was calculated using a previously established method. Brain anatomical MRI images were processed using FreeSurfer. Regression analysis was conducted using the QDEC interface, with the gyrification index (GI) as the dependent variable, and urbanicity index, sex, and age as predictors. Results: = .001). Additionally, a significant interaction effect between the diagnosis and urbanicity index was found in multiple brain regions. Conclusions: These findings suggest that urban living has a significant influence on brain development. Identifying such risk factors and underlying mechanisms could help develop prevention strategies and guide improvements in urban planning.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».