Neuroimaging Studies of Children with Serious Emotional Disturbances: A Selective Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To critically review and integrate, from a developmental perspective, recent magnetic resonance imaging (MRI) studies of 4 childhood psychiatric disorders: schizophrenia, bipolar disorder (BD), attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD), and major depressive disorder (MDD). METHOD: We reviewed published reports in refereed journals. We briefly describe the major findings with respect to the brain morphometry, chemistry, and function of children with psychiatric disorders and synthesize the reports in a summary to update clinicians. RESULTS: Some cortical grey matter abnormalities associated with schizophrenia appear to predate the onset of frank psychosis and continue to advance after the onset of psychosis, at least in more severe cases. Pediatric BD is associated with abnormalities in a circuit, thought to be involved in mood regulation, that encompasses the amygdala, striatum, and ventral PFC. Frontostriatal abnormalities are reported consistently in ADHD, potentially reflecting abnormalities in the development of cognitive control. Children with MDD show prefrontal cortical alterations that may differ in familial and nonfamilial subtypes of MDD. CONCLUSIONS: Results from neuroimaging studies of childhood psychopathology reveal abnormalities in the developmental trajectories observed in healthy children. Although MRI has increased our understanding of the pathophysiology of these disorders, routine neuroimaging for children with severe emotional disturbances is not indicated for diagnostic purposes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».