Magnetic resonance imaging of fixed <i>post mortem</i> brains reliably reflects subcortical vascular pathology of frontal, parietal and occipital white matter
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Subcortical vascular pathology of the white and deep grey matter (WM and DGM) is associated with cognitive impairment. Routine neuropathological assessment of subcortical vascular pathology is based on semiquantitative scoring of characteristic lesions in a limited number of histological slides from selected WM and DGM areas. Clinically, WM and DGM lesions are visualized as hyper-intensities on magnetic resonance imaging (MRI). The aim of this study was to evaluate the feasibility of MRI on fixed post mortem brain hemispheres to complement routine neuropathological assessment of subcortical vascular pathology. METHODS: We assessed subcortical vascular pathology in 40 post mortem brain hemispheres from demented (n = 26) and nondemented (n = 14) individuals (mean age 83.2 ± 14.8 years; 62.5% female) using (i) routine histological assessment; (ii) extensive histological assessment of the entire hemisphere at 7-mm intervals; and (iii) full T2-weighted MRI performed on fixed post mortem brain hemispheres. RESULTS: In both WM and DGM routine histological scores for subcortical vascular pathology were significantly lower (P < 0.01) than the corresponding scores obtained by extensive histological assessment. In contrast, no significant differences were seen between scores obtained by MRI and extensive histological assessment in frontal, parietal and occipital lobes while MRI scores were significantly lower in the temporal WM and DGM (P < 0.01). CONCLUSIONS: The results of our study indicate that routine histological assessment underrates subcortical vascular pathology and we conclude that MRI could be used in addition to complement neuropathological post mortem assessment of subcortical vascular pathology of the WM.
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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 | 0,001 |
| 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 ».