Attitudes of the autism community to early autism research

Investigation into the earliest signs of autism in infants has become a significant sub-field of autism research. This work invokes specific ethical concerns such as: use of ‘at-risk’ language; communicating study findings to parents; and the future perspective of enrolled infants when they reach adulthood. The current study aimed to ground this research field in an understanding of the perspectives of members of the autism community. Following focus groups to identify topics, an online survey was distributed to autistic adults, parents of children with autism, and practitioners in health and education settings across eleven European countries. Survey respondents (n=2317) were positively disposed towards early autism research and there was significant overlap in their priorities for the field, and preferred language to describe infant research participants. However there were also differences including overall less favourable endorsement of early autism research by autistic adults relative to other groups and a dislike of the phrase ‘at-risk’ to describe infant participants, in all groups except healthcare practitioners. The findings overall indicate that the autism community in Europe is supportive of early autism research. Researchers should endeavour to maintain this by continuing to take community perspectives into account

Systematic review and evaluation of meta-analysis methods for same data meta-analyses

International audienceResearchers using fMRI data have a wide range of analysis tools to model brain activity. This diversity of analytical approaches means there are many possible variations of the same imaging result. Thus, analyzing a dataset with a single approach can be misleading. Alternatively a multiverse analysis can be used, where multiple sets of results are obtained from running different pipelines on the same single dataset. The starting assumption for traditional meta-analyses is the independence among input data. Thus, here, we present "same data meta analysis" methods for examining multiple sets of neuroimaging results derived from a multiverse analysis, accounting for the inter-analysis dependence. The validity of this method is evaluated and compared against established meta-analysis methods, and we demonstrate the method on real world data from "NARPS", a multiverse analysis with 70 different statistic maps originating from the same data

Systematic review and evaluation of meta-analysis methods for same data meta-analyses

International audienceResearchers using fMRI data have a wide range of analysis tools to model brain activity. This diversity of analytical approaches means there are many possible variations of the same imaging result. Thus, analyzing a dataset with a single approach can be misleading. Alternatively a multiverse analysis can be used, where multiple sets of results are obtained from running different pipelines on the same single dataset. The starting assumption for traditional meta-analyses is the independence among input data. Thus, here, we present "same data meta analysis" methods for examining multiple sets of neuroimaging results derived from a multiverse analysis, accounting for the inter-analysis dependence. The validity of this method is evaluated and compared against established meta-analysis methods, and we demonstrate the method on real world data from "NARPS", a multiverse analysis with 70 different statistic maps originating from the same data

Systematic review and evaluation of meta-analysis methods for same data meta-analyses

International audienceResearchers using fMRI data have a wide range of analysis tools to model brain activity. This diversity of analytical approaches means there are many possible variations of the same imaging result. Thus, analyzing a dataset with a single approach can be misleading. Alternatively a multiverse analysis can be used, where multiple sets of results are obtained from running different pipelines on the same single dataset. The starting assumption for traditional meta-analyses is the independence among input data. Thus, here, we present "same data meta analysis" methods for examining multiple sets of neuroimaging results derived from a multiverse analysis, accounting for the inter-analysis dependence. The validity of this method is evaluated and compared against established meta-analysis methods, and we demonstrate the method on real world data from "NARPS", a multiverse analysis with 70 different statistic maps originating from the same data

Revue et évaluation des méthodes de méta-analyse sur données corrélées pour l’analyse multivers

National audienceLes chercheurs utilisant des données d'IRMf de tâche disposent d'une vaste gamme d'outils d'analyse pour modéliser l'activité cérébrale. Cette diversité d'approches analytiques signifie qu'il existe de nombreuses variations possibles du même résultat d'imagerie. L'analyse d'un ensemble de données avec une seule approche peut donc être trompeuse. Une solution efficace est d’utiliser une analyse multivers, où plusieurs ensembles de résultats sont obtenus en exécutant différents pipelines sur les mêmes données. Toutefois, le postulat de départ pour les méta-analyses traditionnelles est l'indépendance des données d'entrée. C’est pourquoi nous présentons ici des méthodes de "méta-analyse sur mêmes données" afin d’examiner plusieurs ensembles de résultats de neuro-imagerie issus d'une analyse multivers, tout en tenant compte de la dépendance entre les analyses. La validité de ces méthodes est évaluée et comparée aux méthodes de méta-analyse traditionnelles. Nous évaluons la validité des méthodes sur des simulations ainsi que sur des données réelles provenant de l’étude "NARPS" (Botvinik-Nezer et al. 2020), une analyse multivers avec 70 cartes statistiques issues des mêmes données. Nos résultats montrent que les méthodes développées précisément pour l’analyse multivers sont valides et présentent différents profils de significativité en fonction de leurs spécificités. Ces différents résultats illustrent différents types d’inférences que les analystes pourraient souhaiter mener en fonction des hypothèses sous-jacentes de leurs études

Revue et évaluation des méthodes de méta-analyse sur données corrélées pour l’analyse multivers

National audienceLes chercheurs utilisant des données d'IRMf de tâche disposent d'une vaste gamme d'outils d'analyse pour modéliser l'activité cérébrale. Cette diversité d'approches analytiques signifie qu'il existe de nombreuses variations possibles du même résultat d'imagerie. L'analyse d'un ensemble de données avec une seule approche peut donc être trompeuse. Une solution efficace est d’utiliser une analyse multivers, où plusieurs ensembles de résultats sont obtenus en exécutant différents pipelines sur les mêmes données. Toutefois, le postulat de départ pour les méta-analyses traditionnelles est l'indépendance des données d'entrée. C’est pourquoi nous présentons ici des méthodes de "méta-analyse sur mêmes données" afin d’examiner plusieurs ensembles de résultats de neuro-imagerie issus d'une analyse multivers, tout en tenant compte de la dépendance entre les analyses. La validité de ces méthodes est évaluée et comparée aux méthodes de méta-analyse traditionnelles. Nous évaluons la validité des méthodes sur des simulations ainsi que sur des données réelles provenant de l’étude "NARPS" (Botvinik-Nezer et al. 2020), une analyse multivers avec 70 cartes statistiques issues des mêmes données. Nos résultats montrent que les méthodes développées précisément pour l’analyse multivers sont valides et présentent différents profils de significativité en fonction de leurs spécificités. Ces différents résultats illustrent différents types d’inférences que les analystes pourraient souhaiter mener en fonction des hypothèses sous-jacentes de leurs études

Presentation of the project 'Narps Open Pipeline'

International audienceShort presentation of the project 'Narps Open Pipeline' during the Neuro Openscience Workshop https://open-neuro.org/.The main goal is to create a codebase reproducing the 70 pipelines of the NARPS study and share this as an open resource for the communit

Presentation of the project 'Narps Open Pipeline'

International audienceShort presentation of the project 'Narps Open Pipeline' during the Neuro Openscience Workshop https://open-neuro.org/.The main goal is to create a codebase reproducing the 70 pipelines of the NARPS study and share this as an open resource for the communit

Grey matter volume and CSF biomarkers predict neuropsychological subtypes of MCI

We demonstrated that mild cognitive impairment (MCI) participants of the ADNI database (N=640)can be discriminated into 3 coherent and neuropsychologically-defined subgroups. Our clusteringapproach revealed an amnestic MCI, a mixed MCI and a false positive subgroup. Furthermore, weinvestigated the neurobiological foundation of these automatically extracted MCI subgroups.Classification modelling exposed that specific predictive features can be used to differentiateamnestic and mixed MCI from healthy controls: CSF Aβ1-42 concentration for the former and CSF Aβ1-42concentration, tau concentration as well as cortical atrophies (especially in the temporal and occipitallobes) for the latter. In contrast, false positive participants exhibited an identical profile to healthyparticipants in terms of cognitive performance, brain structure and CSF biomarker levels. Ourcomprehensive data-analytics strategy provide further evidence that multimodal neuropsychologicalsubtyping is both clinically and neurobiologically meaningful

Grey matter volume and CSF biomarkers predict neuropsychological subtypes of MCI

We demonstrated that mild cognitive impairment (MCI) participants of the ADNI database (N=640)can be discriminated into 3 coherent and neuropsychologically-defined subgroups. Our clusteringapproach revealed an amnestic MCI, a mixed MCI and a false positive subgroup. Furthermore, weinvestigated the neurobiological foundation of these automatically extracted MCI subgroups.Classification modelling exposed that specific predictive features can be used to differentiateamnestic and mixed MCI from healthy controls: CSF Aβ1-42 concentration for the former and CSF Aβ1-42concentration, tau concentration as well as cortical atrophies (especially in the temporal and occipitallobes) for the latter. In contrast, false positive participants exhibited an identical profile to healthyparticipants in terms of cognitive performance, brain structure and CSF biomarker levels. Ourcomprehensive data-analytics strategy provide further evidence that multimodal neuropsychologicalsubtyping is both clinically and neurobiologically meaningful