EEG microstate and functional connectivity analyses for differentiating suicide attempt from suicidal ideation in major depressive disorder
Notice bibliographique
Résumé
Background: Suicide remains a critical public health issue, with self-report-based clinical assessments often failing to detect imminent risk. This study aimed to identify objective electroencephalography (EEG)-based neurobiological markers for differentiating a suicide attempt (SA) from suicidal ideation (SI) using EEG microstate and microstate-based functional connectivity (FC) analyses. Methods: From 2017 to 2020, this study enrolled 130 medication-naïve major depressive disorder patients (68 SA, evaluated within 7 days of the attempt; 62 SI) at Soonchunhyang University Cheonan Hospital. Resting-state EEG data were analyzed using microstate analysis to explore temporal dynamics of brain topography and microstate-based FC to assess connectivity in theta, alpha, and beta bands. Correlations between EEG features and psychological measures (e.g., suicidal ideation, depression, emotion regulation) were examined. Results: Compared with the SI group, the SA group showed a marginally lower frequency of occurrence for microstates A (auditory/language processing) and B (visual processing) ( p = 0.078 for both). The SA group demonstrated significantly higher alpha-band FC during microstate E (linked to the default mode network (DMN)) for several electrode pairs (e.g., F7–C5, p = 0.009; FC5–C5, p = 0.005). The SA group also exhibited marginally higher FC in the alpha band during microstates C (DMN-related) and B, and in the theta band during microstate E. A subsequent within-group analysis revealed that in the SI group, alpha-band FC during microstate E positively correlated with scores for difficulties in emotion regulation ( r = 0.433, p = 0.017). Limitations: Findings are limited by potential physiological confounds in the SA group and by the limited anatomical specificity inherent in sensor-space EEG analysis. Conclusion: EEG microstate dynamics and microstate-based FC differ between patients with SA and SI. Specifically, enhanced alpha-band connectivity during microstate E in the SA group potentially reflects condition-specific DMN functions. These EEG-based measures show promise as objective markers that complement clinical suicide risk assessment and inform early intervention strategies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».