Notice bibliographique
Résumé
Abstract White matter damage may play an important role in the pathogenesis of vascular dementia. White matter abnormalities are easily visualized as white matter high‐intensity lesions (WML) on T2‐weighted magnetic resonance images. The extent of WML may be an indicator of cognitive impairment, in particular, impairment related to frontal lobe dysfunction. However, it is unclear whether the extent of WML is an independent predictor of cognitive impairment. In patients with extensive WML, atrophy of the corpus callosum may be an important predictor of global cognitive impairment. We investigated the relationship between the extent of WML and callosal size with cognitive function in patients who had been diagnosed with lacunar stroke or no specific neurological disease. Multivariate analysis showed that only callosal size and age were significant independent predictors of mini‐mental state examination scores (a measure of global cognitive function), whereas only the extent of WML was an independent predictor of the score on the verbal fluency task (a measure of frontal lobe function). Callosal atrophy may be an important predictor of global cognitive impairment in patients with WML, whereas the extent of WML per se may be related to impairment of frontal lobe function independent of callosal atrophy. White matter high‐intensity lesions with callosal atrophy may indicate a severe form of white matter damage with axonal loss, the degree of which may determine the severity of global cognitive impairment. Our longitudinal study revealed an association between progression of WML and vascular risk factor status during follow up in patients with initially mild WML. Early detection of WML without callosal atrophy at a stage of subtle cognitive impairment and slowing the progression of WML to a severe form with callosal atrophy might prevent the development of dementia.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».