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目的:探究抑郁患者一级亲属的大脑结构网络变化及其与抑郁发作之间的关系。方法:前瞻性收集江苏大学附属manbet官网登录 2017年5月至2018年6月收治的抑郁患者健康一级亲属200名纳入研究,同期在社区通过问卷形式收集无抑郁家族史的健康对照者(HC/FH-组)50名作为健康对照。所有研究对象入组后均接受系统磁共振成像扫描和相关量表评估,随后进行长达3年的纵向随访(每3个月1次)。采用精神障碍诊断与统计手册第4版结构化访谈内容评估受试者在随访期间是否发生抑郁。将随访期间发生抑郁的一级亲属纳入一级亲属发生抑郁组(DD/FH+),而未发生抑郁的一级亲属则纳入一级亲属未发生抑郁组(HC/FH+)。通过24项汉密尔顿抑郁评定量表(HDRS)和Holmes和Rahe社会再适应评定量表分别评估受试者的抑郁严重程度和是否经历重大压力生活事件。构建Logistic回归模型探究脑结构网络属性对于抑郁的预测效能。基于Pearson相关分析探究受试者的脑结构网络与HDRS评分之间的相关性。结果:HC/FH-组(50例)、HC/FH+组(115例)以及DD/FH+组(21例)的支线连接(17.62±1.34、17.03±1.39、15.82±1.12, F=13.63, P<0.001)、全局效率(0.24±0.03、0.23±0.03、0.22±0.03, F=4.73, P=0.010)、右侧脑岛节点

作者:李洋;谢宇航;王冉超;蔡黎黎;咸娴;李月峰

来源:中华神经科杂志 2022 年 55卷 12期

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作者:
李洋;谢宇航;王冉超;蔡黎黎;咸娴;李月峰
来源:
中华神经科杂志 2022 年 55卷 12期
标签:
抑郁症 一级亲属 结构网络 预测 Depression First-degree relatives Structural network Prediction
目的:探究抑郁患者一级亲属的大脑结构网络变化及其与抑郁发作之间的关系。方法:前瞻性收集江苏大学附属manbet官网登录 2017年5月至2018年6月收治的抑郁患者健康一级亲属200名纳入研究,同期在社区通过问卷形式收集无抑郁家族史的健康对照者(HC/FH-组)50名作为健康对照。所有研究对象入组后均接受系统磁共振成像扫描和相关量表评估,随后进行长达3年的纵向随访(每3个月1次)。采用精神障碍诊断与统计手册第4版结构化访谈内容评估受试者在随访期间是否发生抑郁。将随访期间发生抑郁的一级亲属纳入一级亲属发生抑郁组(DD/FH+),而未发生抑郁的一级亲属则纳入一级亲属未发生抑郁组(HC/FH+)。通过24项汉密尔顿抑郁评定量表(HDRS)和Holmes和Rahe社会再适应评定量表分别评估受试者的抑郁严重程度和是否经历重大压力生活事件。构建Logistic回归模型探究脑结构网络属性对于抑郁的预测效能。基于Pearson相关分析探究受试者的脑结构网络与HDRS评分之间的相关性。结果:HC/FH-组(50例)、HC/FH+组(115例)以及DD/FH+组(21例)的支线连接(17.62±1.34、17.03±1.39、15.82±1.12, F=13.63, P<0.001)、全局效率(0.24±0.03、0.23±0.03、0.22±0.03, F=4.73, P=0.010)、右侧脑岛节点