To Exclude or Not To Exclude: Further Examination of the Influence of White Matter Hyperintensities in Diffusion Tensor Imaging Research
Notice bibliographique
Résumé
White matter hyperintensities (WMHIs) visible on magnetic resonance imaging (MRI) are common in both healthy adults and in those with medical or psychiatric problems. A practical methodological issue for diffusion tensor imaging (DTI) researchers is whether to include, or exclude, participants from a control group who have WMHIs. The aim of this study was to compare the influence of WMHIs on whole-brain DTI in trauma control subjects. Participants were 48 patients (no-WMHIs, n=36; 2+WMHIs, n=12) prospectively recruited from the Emergency Department of Vancouver General Hospital (British Columbia, Canada). Participants completed an MRI brain scan at 6-8 weeks postinjury (mean, 47.3 days; standard deviation [SD], 6.2; range, 39-66). DTI was used to examine the integrity of white matter (WM) in 50 regions of the brain using measures of fractional anisotropy (FA), and mean (MD), radial (RD), and axial (AD) diffusivity. FA values that were >2 SDs below the mean, and MD, RD, and AD values that were >2 SDs above the mean, were classified as "abnormal scores" indicative of reduced WM integrity. In the entire sample, the 2+WMHI group had a greater number of abnormal FA, MD, and RD scores, compared to the no-WMHI group (p<0.015 and Cohen's d >0.82, indicating large to very large effect sizes, for all comparisons). When controlling for the effects of age using a matched-groups design, the 2+WMHI group still had a significantly greater number of abnormal FA, MD, and RD scores, compared to the no-WMHI group (all p<0.012, all d >0.89, large to very large effect sizes). Researchers should be aware that the inclusion or exclusion of subjects with incidental WMHIs will influence the results of DTI studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,065 | 0,170 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».