SwePub
Tyck till om SwePub Sök här!
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Dannlowski U)
 

Sökning: WFRF:(Dannlowski U) > Individual-Level Pr...

Individual-Level Prediction of Exposure Therapy Outcome Using Structural and Functional MRI Data in Spider Phobia: A Machine-Learning Study

Chavanne, A. V. (författare)
Meinke, C. (författare)
Langhammer, T. (författare)
visa fler...
Roesmann, K. (författare)
Boehnlein, J. (författare)
Gathmann, B. (författare)
Herrmann, M. J. (författare)
Junghoefer, M. (författare)
Klahn, Luisa (författare)
Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för neurovetenskap och fysiologi, sektionen för psykiatri och neurokemi,Institute of Neuroscience and Physiology, Department of Psychiatry and Neurochemistry
Schwarzmeier, H. (författare)
Seeger, F. R. (författare)
Siminski, N. (författare)
Straube, T. (författare)
Dannlowski, U. (författare)
Lueken, U. (författare)
Leehr, E. J. (författare)
Hilbert, K. (författare)
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2023
2023
Engelska.
Ingår i: Depression and Anxiety. - 1091-4269. ; 2023
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Machine-learning prediction studies have shown potential to inform treatment stratification, but recent efforts to predict psychotherapy outcomes with clinical routine data have only resulted in moderate prediction accuracies. Neuroimaging data showed promise to predict treatment outcome, but previous prediction attempts have been exploratory and reported small clinical sample sizes. Herein, we aimed to examine the incremental predictive value of neuroimaging data in contrast to clinical and demographic data alone (for which results were previously published), using a two-level multimodal ensemble machine-learning strategy. We used pretreatment structural and task-based fMRI data to predict virtual reality exposure therapy outcome in a bicentric sample of N=190 patients with spider phobia. First, eight 1st-level random forest classifications were conducted using separate data modalities (clinical questionnaire scores and sociodemographic data, cortical thickness and gray matter volumes, functional activation, connectivity, connectivity-derived graph metrics, and BOLD signal variance). Then, the resulting predictions were used to train a 2nd-level classifier that produced a final prediction. No 1st-level or 2nd-level classifier performed above chance level except BOLD signal variance, which showed potential as a contributor to higher-level prediction from multiple regions across the brain (1st-level balanced accuracy=0.63). Overall, neuroimaging data did not provide any incremental accuracy for treatment outcome prediction in patients with spider phobia with respect to clinical and sociodemographic data alone. Thus, we advise caution in the interpretation of prediction performances from small-scale, single-site patient samples. Larger multimodal datasets are needed to further investigate individual-level neuroimaging predictors of therapy response in anxiety disorders.

Ämnesord

MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP  -- Klinisk medicin -- Psykiatri (hsv//swe)
MEDICAL AND HEALTH SCIENCES  -- Clinical Medicine -- Psychiatry (hsv//eng)

Nyckelord

cognitive-behavioral therapy
signal variability
anxiety
fear
disorders
Psychology
Psychiatry

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy