A meta-analysis examining clinical predictors of hippocampal volume in patients with major depressive disorder
Notice bibliographique
Résumé
Background: Some, although not all, studies report small hippocampal volume in patients with major depressive disorder (MDD) relative to healthy controls. Here, we explore the contribution of key demographic and clinical variables to this difference. Methods: We used meta-analytic techniques to provide an updated analysis of data from 32 magnetic resonance imaging studies of hippocampal volume in patients with MDD. Results: Our analysis confirmed the difference in hippocampal volume, but only among patients with MDD whose duration of illness was longer than 2 years or who had more than 1 disease episode. We found no such effect in studies that included patients who did not fit these criteria. The effect was limited to children and middle-aged or older adults. Analyzed collectively, studies including young adult patients showed equivalent hippocampal volumes across MDD patients and controls, a result that may be attributable to a reduced burden of illness in this population. Age at onset of disease, severity of depression at the time of scanning, sex and slice thickness did not contribute to differences in hippocampal volume between patients with MDD and controls. Limitations: The small size of many of the clinical and demographic subgroups may have limited statistical power to detect between-group differences. Conclusion: Although all studies were cross-sectional, our results suggest that hippocampal volume reductions generally occur after disease onset in patients with MDD. These findings have implications for the timing of clinical interventions aimed at reducing the impact of MDD on neuronal structure and function.
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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 | 0,014 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».