Metabolite concentrations in supraventricular white matter from teenage to early old age: A short echo time <sup>1</sup> h magnetic resonance spectroscopy (MRS) study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Age- and sex-related changes of metabolites in healthy adult brains have been examined with different (1)H magnetic resonance spectroscopy (MRS) methods in varying populations, and with differing results. A long repetition time and short echo time technique reduces quantification errors due to T(1) and T(2) relaxation effects and makes it possible to measure metabolites with short T(2) relaxation times. PURPOSE: To examine the effect of age on the metabolite concentrations measured by (1)H MRS in normal supraventricular white matter using a long repetition time (TR) and a short echo time (TE). MATERIAL AND METHODS: Supraventricular white matter of 57 healthy subjects (25 women, 32 men), aged 13 to 72 years, was examined with a single-voxel MRS at 1.5T using a TR of 6000 ms and a TE of 22 ms. Tissue water was used as a reference in quantification. RESULTS: Myoinositol increased slightly and total N-acetyl aspartate (NAA) decreased slightly with increasing age. Glutamine/glutamate complex (Glx) showed U-shaped age dependence, with highest concentrations in the youngest and oldest subjects. No significant age dependence was found in total choline and total creatine. No gender differences were found. Macromolecule/ lipid (ML) fractions were reliably measurable only in 36/57 or even fewer subjects and showed very large deviations. CONCLUSION: The concentrations of several metabolites in cerebral supraventricular white matter are age dependent on (1)H MRS, even in young and middle-aged people, and age dependency can be nonlinear. Each (1)H MRS study of the brain should therefore take age into account, whereas sex does not appear to be so important. The use of macromolecule and lipid evaluations is compromised by less successful quantification and large variations in healthy people.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».