Structural covariance network topology in individuals at clinical high risk for psychosis: the ENIGMA-CHR Study
Notice bibliographique
Résumé
Brain network architecture is anticipated to influence future grey matter loss in individuals at Clinical High Risk (CHR) for psychosis. However, existing studies on grey matter structural network properties in CHR are scarce and constrained by small sample sizes. Here, we examined network topology differences comparing a) CHR versus healthy controls (HC); b) CHR who transitioned to psychosis (CHR-T) versus those who did not (CHR-NT); and c) different subsyndromes. We included structural scans from 1842 CHR individuals and 1417 HC individuals from 31 sites within the Enhancing NeuroImaging Genetics through Meta-Analysis (ENIGMA) consortium. At the global level, CHR individuals exhibited lower structural covariance (q < 0.001; Cohen’s d = 0.164) and less optimal structural network configuration than HC (lower global efficiency and clustering coefficient, d = 0.100,0.087, qs <= 0.027). Though no global difference between CHR-T and CHR-NT, network distinctiveness of the frontal and temporal surface area networks was higher in CHR-T than CHR-NT (d = 0.223,0.237) and HC (d = 0.208,0.219) (qs < 0.001). Network distinctiveness of the frontal cortical thickness network was lower in CHR-T (d = 0.218, q < 0.001) than CHR-NT and HC (d = 0.165, q < 0.001). Importantly, higher network distinctiveness was associated with worse positive symptoms in CHR-NT (frontal surface area, q = 0.008, R 2 = 0.013) and at trend with worse negative symptoms in CHR-T (frontal thickness, q = 0.063, R 2 = 0.049). Further, the brief intermittent psychotic syndrome subgroup showed more severe network alterations. Together, brain structural networks inform symptoms and the risk of transition to psychosis in CHR individuals.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».