A Whole-Brain Voxel-Based Analysis of Structural Abnormalities in PTSD: An ENIGMA-PGC Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Patients with posttraumatic stress disorder (PTSD) exhibit smaller regional brain volumes in commonly reported regions including the amygdala and hippocampus, regions associated with fear and memory processing. In the current study, we have conducted a voxel-based morphometry (VBM) meta-analysis using whole-brain statistical maps with neuroimaging data from the ENIGMA-PGC PTSD working group. Methods T1-weighted structural neuroimaging scans from 36 cohorts (PTSD n = 1309; controls n = 2198) were processed using a standardized VBM pipeline (ENIGMA-VBM tool). We meta-analyzed the resulting statistical maps for voxel-wise differences in gray matter (GM) and white matter (WM) volumes between PTSD patients and controls, performed subgroup analyses considering the trauma exposure of the controls, and examined associations between regional brain volumes and clinical variables including PTSD (CAPS-4/5, PCL-5) and depression severity (BDI-II, PHQ-9). Results PTSD patients exhibited smaller GM volumes across the frontal and temporal lobes, and cerebellum, with the most significant effect in the left cerebellum (Hedges’ g = 0.22, pcorrected = .001), and smaller cerebellar WM volume (peak Hedges’ g = 0.14, pcorrected = .008). We observed similar regional differences when comparing patients to trauma-exposed controls, suggesting these structural abnormalities may be specific to PTSD. Regression analyses revealed PTSD severity was negatively associated with GM volumes within the cerebellum (pcorrected = .003), while depression severity was negatively associated with GM volumes within the cerebellum and superior frontal gyrus in patients (pcorrected = .001). Conclusions PTSD patients exhibited widespread, regional differences in brain volumes where greater regional deficits appeared to reflect more severe symptoms. Our findings add to the growing literature implicating the cerebellum in PTSD psychopathology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».