Posterior brain white matter abnormalities in older adults with probable mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Much of the mild cognitive impairment (MCI) neuroimaging literature has exclusively focused on regions associated with Alzheimer's disease. Little research has examined white matter abnormalities of other brain regions, including those associated with visual processing, despite evidence that other brain abnormalities appear in these regions in early disease stages. METHOD: Diffusion tensor imaging (DTI) was utilized to examine participants (n = 44) that completed baseline imaging as part of a longitudinal healthy aging study. Participants were divided into two groups based on scores from the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), a brief screening tool for MCI. Participants who scored <26 were defined as "probable MCI" while those who scored ≥26 were labeled cognitively healthy. Two DTI indices were analyzed including fractional anisotropy (FA) and mean diffusivity (MD). DTI values for white matter in the lingual gyrus, cuneus, pericalcarine, fusiform gyrus, and all four lobes were compared using multivariate analysis of variance (MANOVA). Regression analyses examined the relationship between DTI indices and total MoCA score. RESULTS: RESULTS revealed significantly lower FA in the probable MCI group in the cuneus, fusiform, pericalcarine, and occipital lobe, and significantly higher MD in the temporal lobe. Fusiform FA and temporal lobe MD were significantly related to total MoCA score after accounting for age and education. CONCLUSIONS: RESULTS indicate that there are posterior white matter microstructural changes in individuals with probable MCI. These differences demonstrate that white matter abnormalities are evident among individuals with probable MCI in regions beyond those commonly associated with Alzheimer's disease and anterior brain aging patterns.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».