Integrating Multimodal Neuroimaging of Error Monitoring to Estimate Future Anxiety in Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Anxiety disorders are highly prevalent and associated with heightened error monitoring, the detection of one's mistakes. However, error monitoring, anxiety, and their associations change throughout adolescence, limiting the ability to estimate future anxiety trajectories during this period. Objective: To ascertain whether measures of error monitoring obtained via the integration of electroencephalogram (EEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI) improve estimations of future anxiety compared with EEG or fMRI alone, in adolescents with or without a history of behaviorally inhibited temperament. Design, Setting, and Participants: This longitudinal cohort study was conducted at a university research laboratory and government research hospital. Study assessments took place between January 2014 and July 2019, and data analyses were completed in January 2025. A community sample of infants completed a laboratory screening at age 4 months. A subset of these infants was oversampled to maximize variability of early temperament and followed up throughout adolescence. At ages 13 and 15 years, participants completed a flanker task during an EEG session and separate fMRI session. Brain activity at age 13 years and its change from 13 to 15 years of age were evaluated as potential risk factors for anxiety. Main Outcomes and Measures: Change in anxiety from age 13 to 15 years as measured using clinical interviews and questionnaires. Hypotheses were formulated after data collection. Results: Analyses included 176 adolescents with neuroimaging data (92 females at birth [52.3%]; 5 Asian individuals [2.8%], 21 Black or African American individuals [11.9%], 11 Hispanic or Latino individuals [6.3%], 133 White individuals [75.6%], and 6 individuals of other [3.4%] race and ethnicity). Among neural variables (EEG-only, fMRI-only, and EEG-fMRI fusion), only the EEG-fMRI fusion scores explained additional variance in anxiety change scores (change in R2 = 0.25; P = .001) beyond demographics (sex, racial and ethnic minority status) and anxiety at age 13 years. Planned follow-up analyses revealed that early temperament interacted with dorsal anterior cingulate activity at age 13 years (β = 0.40; B = 8.77; 95% CI, 0.74-16.79; P = .03) and with changes in posterior cingulate activity (β = -0.42; B = -16.89; 95% CI, -28.21 to -5.57; P = .003). Conclusions and Relevance: This cohort study found that integrating multimodal neuroimaging measures of error monitoring was associated with improved estimations of future anxiety in youths over and above each modality separately. Early temperament interacted with error monitoring to further differentiate anxiety trajectories; yet, these interactions differed across brain regions, highlighting the value of incorporating the complementary temporal and spatial information of EEG and fMRI.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».