Whole‐brain white matter disruption in semantic and nonfluent variants of primary progressive aphasia
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Notice bibliographique
Résumé
Semantic (svPPA) and nonfluent (nfPPA) variants of primary progressive aphasia are associated with distinct patterns of cortical atrophy and underlying pathology. Little is known, however, about their contrasting spread of white matter disruption and how this relates to grey matter (GM) loss. We undertook a structural MRI study to investigate this relationship. We used diffusion tensor imaging, tract-based spatial statistics, and voxel-based morphometry to examine fractional anisotropy (FA) and directional diffusivities in nine patients with svPPA and nine patients with nfPPA, and compared them to 16 matched controls after accounting for global GM atrophy. Significant differences in topography of white matter changes were found, with more ventral involvement in svPPA patients and more widespread frontal involvement in nfPPA individuals. However, each group had both ventral and dorsal tract changes, and both showed spread of diffusion abnormalities beyond sites of local atrophy. There was a clear dissociation in sensitivity of diffusion tensor imaging measures between groups. SvPPA patients showed widespread changes in FA and radial diffusivity, whereas changes in axial diffusivity were more restricted and proximal to sites of GM atrophy. NfPPA patients showed isolated changes in FA, but widespread axial and radial diffusivity changes. These findings reveal the extent of white matter disruption in these variants of PPA after accounting for GM loss. Further, they suggest that differences in the relative sensitivity of diffusion metrics may reflect differences in the nature of underlying white matter pathology in these two subtypes.
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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.
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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 découle