MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415754307 · doi:10.1016/j.bpsgos.2025.100649

Socioeconomic Status Is Associated With Reward Processing, Interleukin 1β, Striatal Connectivity, and Antidepressant Outcomes in Individuals With Major Depressive Disorder: A CAN-BIND-1 Report

2025· article· en· W4415754307 sur OpenAlexafffundabout
Stefanie Hassel, Jane A. Foster, Gustavo Turecki, Nicholas A. Bock, Nathan Churchill, Daniel J. Müller, Raymond W. Lam, Valerie H. Taylor, Roumen Milev, Cláudio N. Soares, Susan Rotzinger, Sakina J. Rizvi, Sidney H. Kennedy, Benício N. Frey, Katharine Dunlop

Notice bibliographique

RevueBiological Psychiatry Global Open Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalCentre for Addiction and Mental HealthQueen's UniversityMcMaster UniversityUniversity of British ColumbiaSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteUniversity of CalgaryUniversity of TorontoCentre for Global Health ResearchOccupational Cancer Research Centre
Organismes subventionnairesOntario Brain Institute
Mots-clésAntidepressantPsychopathologySocioeconomic statusMajor depressive disorderDepression (economics)Intervention (counseling)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Major depressive disorder (MDD) is a common condition with heterogeneous risk factors. Socioeconomic status (SES) is one such risk factor, which is negatively linked to MDD treatment outcomes and symptom severity. SES is associated with altered resting-state functional connectivity (RSFC) in reward-processing circuitry and elevated proinflammatory cytokine levels in individuals without depression. However, how the negative consequences of low SES exacerbate MDD psychopathology is poorly understood. Methods: Data on SES (household income and education), depression severity, self-reported reward processing, serum proinflammatory cytokine levels, and neuroimaging for 323 adult participants (211 patients with MDD receiving open-label escitalopram, 112 control participants without depression; 63.4% female) were obtained from the CAN-BIND-1 (Canadian Biomarker Integration in Depression Study-1) dataset. General linear models assessed the effects of MDD diagnosis and SES on self-reported reward processing and proinflammatory cytokine levels. Whole-brain seed-to-voxel RSFC analyses were performed for the dorsal and ventral striatum leveraging 249 participants (150 patients with MDD, 99 control participants; 62.2% female). We also assessed the impact of SES on response to open-label escitalopram. Results: > 2.3 threshold, MDD household income correlated with striatal RSFC with the dorsolateral prefrontal and posterior cingulate cortices. Conclusions: Our results elucidate the role of SES and its negative consequences in altering reward processing and antidepressant treatment efficacy in MDD, corroborating previous literature suggesting that SES significantly impacts health outcomes. Better characterizing the relationship between SES and MDD psychopathology may inform future treatment approaches and intervention development.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,920

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,316 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiological Psychiatry Global Open ScienceMême sujetTreatment of Major DepressionTravaux en français237 207