Glucose Metabolism Measured by Positron Emission Tomography is Reduced in Patients with White Matter Presumably Ischemic Lesions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The severity and progression of white matter ischemic lesion (WMIL) are closely linked to vascular dementia. The function of neural tissue is closely linked to glucose consumption as the most important energy-supplying metabolic process. At present, [18]fluorine-fluorodeoxy glucose ([18]FDG) positron emission tomography (PET) can provide regional and 3-dimensional quantification of glucose metabolism in the human brain. Although MMSE and MoCA are commonly used screens in cognitive impairment, no research team has yet validated their performance in WMIL. The purpose of our study was to compare MMSE and MoCA in screening for cognitive impairment and to explore the correlations between CMRglu values and executive function. MATERIAL AND METHODS: All the participants underwent comprehensive clinical, MoCA, MMSE, MRI, and PET examinations. Patients in the WMIL group were subdivided into 3 severity subgroups according to the Fazekas scale. RESULTS: The MoCA scores were lower in the WMIL group. Our research indicates that MoCA is a more sensitive screening tool than the commonly used MMSE in detecting cognitive impairment in patients with WMIL. CMRglu values of gray matter were decreased in the WMIL group. Reductions of CMRglu in parietal lobe, frontal lobe, and white matter centrum semiovale were observed to different degrees in the WMIL groups according to the modified Fazekas scale. A significant negative correlation was found between executive function and CMRglu in the frontal lobe. CONCLUSIONS: MoCA appears to be a more sensitive screening tool than the commonly used MMSE in detecting cognitive impairment in patients with WMIL. CMRglu can potentially be used as a biomarker for predicting the severity of WMIL.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».