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Enregistrement W4417189574 · doi:10.1002/hbm.70414

Psychotic‐Like Experiences and White Matter Microstructure: A Fixel‐Based Analysis Approach With Robust Replication Across Two Cohorts

2025· article· en· W4417189574 sur OpenAlexaff
Isabella Goodwin, Kit Melissa Larsen, Arshiya Sangchooli, Robert E. Smith, Tobias Banaschewski, Gareth J. Barker, Arun L.W. Bokde, Rüdiger Brühl, Sylvane Desrivières, Hugh Garavan, Penny Gowland, Antoine Grigis, Andreas Heinz, Hervé Lemaître, Jean‐Luc Martinot, Marie‐Laure Paillère Martinot, Éric Artiges, Frauke Nees, Dimitri Papadopoulos Orfanos, Tomáš Paus, Luise Poustka, Michael N. Smolka, Nilakshi Vaidya, Henrik Walter, Robert Whelan, Günter Schumann, Robert Hester, Marta I. Garrido

Notice bibliographique

RevueHuman Brain Mapping · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilH. Lundbeck A/SFédération pour la Recherche sur le CerveauFondation pour la Recherche MédicaleFondation de FranceNational Imaging FacilityBundesministerium für Bildung und ForschungNational Natural Science Foundation of ChinaCentre of Excellence for Integrative Brain Function, Australian Research CouncilLundbeckfondenInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleHORIZON EUROPE Framework ProgrammeAgence Nationale de la RechercheMission Interministérielle de Lutte Contre les Drogues et les Conduites AddictivesUK Research and InnovationScience Foundation IrelandEuropean CommissionAustralian GovernmentDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Institutes of HealthFondation de l'Avenir pour la Recherche Médicale Appliquée
Mots-clésWhite matterDiffusion MRINeuroimagingReplication (statistics)TractographySchizotypyDiffusion imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Structural deficits in white matter fibre have been linked to psychosis. However, it remains unclear whether these aberrations are present in individuals that experience non-clinical psychotic-like experiences, predating illness onset. While previous research demonstrates that alterations in white matter in schizotypy are consistent with those in clinical psychosis, these studies often dichotomise healthy samples into high and low schizotypy, which may reduce statistical sensitivity. Previous research is also confounded by the investigation of diffusion MRI parameters that fail to account for complex crossing fibre populations. In this work, we treat psychotic-like experiences as a continuous variable, and applied Fixel-Based Analysis (FBA), a framework for investigating microstructural and morphological effects in brain white matter using diffusion-weighted imaging data. Across two independent cohorts of healthy participants with varied psychotic-like experiences including data from the IMAGEN consortium (Study 1 n = 41; Study 2 n = 1098), we hypothesized that greater psychotic-like experiences would be associated with FBA metrics sensitive to microstructural fibre density and/or cross-sectional morphological effects. Contrary to our hypothesis, we did not find significant correlations between psychotic-like experiences and FBA metrics across either dataset (FWE p < 0.05). Bayesian analysis of tract-aggregated data showed substantial evidence of no association (Bayes factor < 1/3) between psychotic-like experiences and fibre density, nor cross-sectional morphology, across several white matter tracts of interest, pre-defined from prior neuroimaging literature. These findings suggest that the relationship between non-clinical psychotic-like experiences and white matter microstructure may not be as robust as previously thought. This raises the possibility that white matter alterations across the psychosis spectrum echo clinical diagnostic thresholding, with observable effects in clinical but not sub-clinical presentations. Our findings show no association between whole-brain fibre-specific properties of white matter microstructure and sub-clinical psychotic-like experiences. Further, we show evidence for the lack of an association within tract-aggregated fibre-specific metrics. Future research should integrate longitudinal designs to explore whether fibre-specific white matter attributes provide clinically meaningful insight into the risk of psychosis onset.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,313 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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Résumé présentoui

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