Frontal Lobe Hypometabolism Predicts Cognitive Decline in Patients With Lacunar Infarcts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A proportion of patients with subcortical lacunes will suffer progressive cognitive dysfunction, but the basis for this decline is controversial and little is known about predicting cognitive decline in these patients. Studies of Alzheimer disease have shown that imaging measures of temporal and parietal metabolism and blood flow predict disease course. OBJECTIVE: To determine whether regional cerebral glucose metabolism predicts cognitive decline by testing 2 opposing hypotheses: (1) temporoparietal activity predicts decline (based on the idea that concomitant Alzheimer disease causes decline) vs (2) frontal hypometabolism predicts decline (based on evidence that subcortical frontal circuits are especially vulnerable to small vessel ischemia). DESIGN: Prospective cohort study. SETTING: University outpatient dementia center. PATIENTS: A convenience sample of 26 patients with radiologically defined lacunes and baseline cognitive function ranging from normal to moderately demented. MAIN OUTCOME MEASURES: Regional cerebral metabolism was quantitated in the form of atrophy-corrected positron emission tomographic activity ratios in cortical regions that were defined a priori. Patients were followed up at a mean of 1.8 years, and the dependent variable was rate of change in the Mini-Mental State Examination score. RESULTS: Bilateral and right hemisphere dorsolateral frontal metabolism significantly predicted cognitive decline, with right dorsolateral frontal metabolism explaining 19% of the variance. No other positron emission tomographic region was a significant predictor, nor were demographic variables or baseline Mini-Mental State Examination scores significant predictors. CONCLUSION: Cognitive decline in patients with lacunes may result in part from progressive vascular compromise in subcortical frontal circuits.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».