Corpus Callosum and Cingulum Tractography in Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Parkinson's disease (PD) cell loss in the substantia nigra is known to result in motor symptoms; however widespread pathological changes occur and may be associated with non-motor symptoms such as cognitive impairment. Diffusion tensor imaging is a quantitative imaging method sensitive to the micro-structure of white matter tracts. OBJECTIVE: To measure fractional anisotropy (FA) and mean diffusivity (MD) values in the corpus callosum and cingulum pathways, defined by diffusion tensor tractography, in patients with PD, PD with dementia (PDD) and controls and to determine if these measures correlate with Mini-Mental Status Examination (MMSE) scores in parkinsonian patients. METHODS: Patients with PD (17 Males [M], 12 Females [F]), mild PDD (5 M, 1 F) and controls (8 M, 7 F) underwent cognitive testing and MRI scans. The corpus callosum was divided into four regions and the cingulum into two regions bilaterally to define tracts using the program DTIstudio (Johns Hopkins University) using the fiber assignment by continuous tracking algorithm. Volumetric MRI scans were used to measure white and gray matter volumes. RESULTS: Groups did not differ in age or education. There were no overall FA or MD differences between groups in either the corpus callosum or cingulum pathways. In PD subjects the MMSE score correlated with MD within the corpus callosum. These findings were independent of age, sex and total white matter volume. CONCLUSIONS: The data suggest that the corpus callosum or its cortical connections are associated with cognitive impairment in PD patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».