Intra-individual variability in information processing speed reflects white matter microstructure in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Slowed information processing speed is commonly reported in persons with multiple sclerosis (MS), and is typically investigated using clinical neuropsychological tests, which provide sensitive indices of mean-level information processing speed. However, recent studies have demonstrated that within-person variability or intra-individual variability (IIV) in information processing speed may be a more sensitive indicator of neurologic status than mean-level performance on clinical tests. We evaluated the neural basis of increased IIV in mildly affected relapsing-remitting MS patients by characterizing the relation between IIV (controlling for mean-level performance) and white matter integrity using diffusion tensor imaging (DTI). Twenty women with relapsing-remitting MS and 20 matched control participants completed the Computerized Test of Information Processing (CTIP), from which both mean response time and IIV were calculated. Other clinical measures of information processing speed were also collected. Relations between IIV on the CTIP and DTI metrics of white matter microstructure were evaluated using tract-based spatial statistics. We observed slower and more variable responses on the CTIP in MS patients relative to controls. Significant relations between white matter microstructure and IIV were observed for MS patients. Increased IIV was associated with reduced integrity in more white matter tracts than was slowed information processing speed as measured by either mean CTIP response time or other neuropsychological test scores. Thus, despite the common use of mean-level performance as an index of cognitive dysfunction in MS, IIV may be more sensitive to the overall burden of white matter disease at the microstructural level. Furthermore, our study highlights the potential value of considering within-person fluctuations, in addition to mean-level performance, for uncovering brain-behavior relationships in neurologic disorders with widespread white matter pathology.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».