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Accès ouvert déclaré 2022 preprint

Brain-Based Classification of Youth with Anxiety Disorders: an ENIGMA-ANXIETY Transdiagnostic Examination using Machine Learning

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2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : nl, de. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Neuroimaging studies point to neurostructural abnormalities in youth with anxiety disorders. Yet, findings are based on small-scale studies, often with small effect sizes, and have limited generalizability and clinical relevance. These issues have prompted a paradigm shift in the field towards highly powered (i.e., big data) individual-level inferences, which are data-driven, transdiagnostic, and neurobiologically informed. Here, we built and validated neurostructural machine learning (ML) models for individual-level inferences based on the largest-ever multi-site neuroimaging sample of youth with anxiety disorders (age: 10-25 years, N=3,343 individuals from 32 global sites), as compiled by three ENIGMA Anxiety Working Groups: Panic Disorder (PD), Generalized Anxiety Disorder (GAD), and Social Anxiety Disorder (SAD). ML classifiers were trained on MRI-derived regional measures of cortical thickness, surface area, and subcortical volumes to classify patients and healthy controls (HC) for each anxiety disorder separately and across disorders (transdiagnostic classification). Modest, yet robust, classification performance was achieved for PD vs. HC (AUC=0.62), but other disorder-specific and transdiagnostic classifications were not significantly different from chance. However, above chance-level transdiagnostic classifications were obtained in exploratory subgroup analyses of male patients vs. male HC, unmedicated patients vs. HC, and patients with low anxiety severity vs. HC (AUC 0.59-0.63). The above chance-level classifications were based on plausible and specific neuroanatomical features in fronto-striato-limbic and temporo-parietal regions. This study provides a realistic estimate of classification performance in a large, ecologically valid, multi-site sample of youth with anxiety disorders, and may as such serve as a benchmark.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Brain-Based Classification of Youth with Anxiety Disorders: an ENIGMA-ANXIETY Transdiagnostic Examination using Machine Learning
Date Crossref
23/11/2022
Éditeur
Center for Open Science
Type
posted-content

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • University of Amsterdam pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Leiden University ⁴Department of Psychiatry pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Leiden University Medical Center pays non établi dans la notice
    Organisme public
  • University of Münster ²¹Department of Radiology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • University Hospital Münster pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • FH Münster pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Department of Developmental and Educational Psychology pays non établi dans la notice
    Institution

University of Amsterdam, ⁴Department of Psychiatry — Leiden University et Leiden University Medical Center, avec 4 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Functional Brain Connectivity StudiesAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive ProcessesEEG and Brain-Computer Interfaces

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