Differences in Cortical Thickness in Healthy Controls, Subjects with Mild Cognitive Impairment, and Alzheimer's Disease Patients: A Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we analyzed differences in cortical thickness (CTH) between healthy controls (HC), subjects with stable mild cognitive impairment (S-MCI), progressive MCI (P-MCI), and Alzheimer's disease (AD), and assessed correlations between CHT and clinical disease severity, education, and apolipoprotein E4 (APOE) genotype. Automated CTH analysis was applied to baseline high-resolution structural MR images of 145 subjects with a maximum followup time of 7.4 years pooled from population-based study databases held in the University of Kuopio. Statistical differences in CTH between study groups and significant correlations between CTH and clinical and demographic factors were assessed and displayed on a cortical surface model. Compared to HC group (n = 26), the AD (n = 21) group displayed significantly reduced CTH in several areas of frontal and temporal cortices of the right hemisphere. Higher education and lower MMSE scores were correlated with reduced CTH in the AD group, whereas no significant correlation was found between CDR-SB scores or APOE genotype and CTH. The P-MCI group demonstrated significantly reduced CTH compared to S-MCI in frontal, temporal and parietal cortices even after statistically adjusting for all confounding variables. Ultimately, analysis of CTH can be used to detect cortical thinning in subjects with progressive MCI several years before conversion and clinical diagnosis of AD dementia, irrespective of their cognitive performance, education level, or APOE genotype.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».