Fatigue in Ankylosing Spondylitis Is Associated With the Brain Networks of Sensory Salience and Attention
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Fatigue is one of the cardinal features of ankylosing spondylitis (AS) and contributes substantially to the disability associated with this disease. The mechanisms underlying fatigue in AS remain poorly understood, and this has hampered the development of targeted, effective treatment of this disabling feature of AS. The current study was undertaken, therefore, to investigate the brain networks underlying fatigue in AS. METHODS: Twenty patients with back pain secondary to AS (15 men and 5 women; mean ± SD age 34.8 ± 11.9 years) and 20 age- and sex-matched controls consented to participate in the study. Patients underwent clinical assessment of AS using the Fatigue Severity Scale, the Affect Intensity Measure, and the McGill Pain Questionnaire. Brain gray matter and white matter connectivity was assessed using 3T magnetic resonance imaging. RESULTS: The patients with AS had significant fatigue that correlated with measures of their emotional strength and spinal mobility. Individual fatigue scores were negatively correlated with the amount of gray matter in areas of the dorsal and ventral attention networks, the somatosensory cortices, and the caudate nucleus, but were positively correlated with gray matter within the executive control network and putamen. Moreover, in patients with high fatigue scores, white matter tracts connecting these brain structures (e.g., inferior fronto-occipital fasciculi, superior/inferior longitudinal fasciculi, and corticothalamic tracts) exhibited low fractional anisotropy (indicative of decreased white matter tract integrity). CONCLUSION: These data indicate that fatigue in AS involves sensory salience and attention brain networks.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».