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In brain imaging, solving learning problems in multi-subjects settings is difficult because of the differences that exist across individuals. Here we introduce a novel classification framework based on group-invariant graphical representations, allowing to overcome the inter-subject variability present in functional magnetic resonance imaging (fMRI) data and to perform multivariate pattern analysis across subjects. Our contribution is twofold: first, we propose an unsupervised representation learning scheme that encodes all relevant characteristics of distributed fMRI patterns into attributed graphs; second, we introduce a custom-designed graph kernel that exploits all these characteristics and makes it possible to perform supervised learning (here, classification) directly in graph space. The well-foundedness of our technique and the robustness of the performance to the parameter setting are demonstrated through inter-subject classification experiments conducted on both artificial data and a real fMRI experiment aimed at characterizing local cortical representations. Our results show that our framework produces accurate inter-subject predictions and that it outperforms a wide range of state-of-the-art vector- and parcel-based classification methods. Moreover, the genericity of our method makes it is easily adaptable to a wide range of potential applications. The dataset used in this study and an implementation of our framework are available at http://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.1086317.
Background: Opioids have been shown to impair psychomotor and cognitive functioning in healthy volunteers with no history of opioid abuse. Few or no significant effects have been found in opioid-dependant patients in experimental or driving simulation studies. The risk of road traffic crash among patients under buprenorphine or methadone has not been subject to epidemiological investigation so far. The objective was to investigate the association between the risk of being responsible for a road traffic crash and the use of buprenorphine and methadone. Methods: Data from three French national databases were extracted and matched: the national health care insurance database, police reports, and the national police database of injurious crashes. Case-control analysis comparing responsible versus non responsible drivers was conducted. Results: 72,685 drivers identified by their national health care number, involved in an injurious crash in France over the July 2005 to May 2008 period. The 196 drivers exposed to buprenorphine or methadone on the day of crash were young, essentially males, with an important co-consumption of other substances (alcohol and benzodiazepines). Injured drivers exposed to buprenorphine or methadone on the day of crash, had an increased risk of being responsible for the crash (odds ratio (OR)=2.02, 95% confidence interval (CI): 1.40, 2.91). Conclusions: Users of methadone and buprenorphine were at increased risk of being responsible for injurious road traffic crashes. This risk is probably the combined result of risky behaviors and treatments.
This work analyses the answers to a questionnaire from 8,285 in-service and pre-service teachers from 23 countries, elaborated by the Biohead-Citizen research project, to investigate teachers' conceptions related to the genetic determinism of human behaviour. A principal components analysis is used to assess the main trends in all the interviewed teachers' conceptions. This illustrates that innatism is present in two distinct ways: in relation to individuals (e.g. genetic determinism to justify intellectual likeness between individuals such as twins) or in relation to groups of humans (e.g. genetic determinism to justify gender differences or the superiority of some human ethnic groups). A between factor analysis discriminates between countries, showing very significant differences. There is more innatism among teachers' conceptions in African countries and Lebanon than in European countries, Brazil and Australia. Among the other controlled parameters, only two are significantly independent of the country: the level of training and the level of knowledge of biology. A co-inertia analysis shows a strong correlation between non-citizen attitudes towards and innatist conceptions of genetic determinism regarding human groups. We discuss these findings and their implications for education.
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