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背景：我们先前鉴定出抑郁症的认知生物型，其特征是大脑的认知控制电路功能障碍，其中包括背外侧前额叶皮层（DLPFC）和背扣扣带扣带扣皮的皮层（DACC），该皮质（DACC）来自功能磁共振成像（FMRI）。我们将这些电路指标评估为抗抑郁药缓解的个性化预测指标。方法：我们对国际研究的数据进行了次要分析，以预测159名在贡献任务中完成fMRI的患者的抑郁症（ISPOT-D），用三种研究抗抑郁药之一的一种治疗以及对缓解状态进行了评估（汉密尔顿抑郁症量表得分≤7）的8周治疗。缓解电路预测指标为DLPFC和DACC活性以及在标准偏差中量化的连通性。使用已建立的软件实施接收器操作分析（ROC），我们计算了每个电路度量的每个切点的这些预测变量的敏感性和特异性。我们计算了用于识别最佳切点值的ROC模型处理（NNT）指标所需的数字。结果：ROC模型确定了在二级切点的DLPFC活性和平均电路指标的初始切点的最初切点，从非移动器（21.2％）确定了最大分离（62.5％）（21.2％）。NNT为3.72，这意味着如果随机选择了4例患者（圆形为3.72），则可能会汇总一名，但是如果电路指标知情治疗，则可能有两名。结论：我们的发现有助于确定临床可行的临床试验和临床实践的电路测量。需要未来的研究来复制这些发现并扩大对长期结局的评估。
可操作临床决策的信号检测方法
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