Relationship Between White Matter Hyperintensities, Cortical Thickness, and Cognition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: White matter hyperintensities (WMH) are associated with clinically heterogeneous symptoms that cannot be explained by these lesions alone. It is hypothesized that these lesions are associated with distant cortical atrophy and cortical thickness network measures, which can result in an additional cognitive impairment. Here, we investigated the relationships between WMH, cortical thickness, and cognition in subjects with cerebral small vessel disease. METHODS: A total of 426 subjects with cerebral small vessel disease were included, aged between 50 and 85 years, without dementia, and underwent MRI scanning. Cortical thickness analysis was performed, and WMH were manually segmented. Graph theory was applied to examine the relationship between network measures and WMH, and structural covariance matrices were constructed using inter-regional cortical thickness correlations. RESULTS: Higher WMH load was related to lower cortical thickness in frontotemporal regions, whereas in paracentral regions, this was related to higher cortical thickness. Network analyses revealed that measures of network disruption were associated with WMH and cognitive performance. Furthermore, WMH in specific white matter tracts were related to regional-specific cortical thickness and network measures. Cognitive performances were related to cortical thickness in frontotemporal regions and network measures, and not to WMH, while controlling for cortical thickness. CONCLUSIONS: These cross-sectional results suggest that cortical changes (regional-specific damage and network breakdown), mediated (in)directly by WMH (tract-specific damage) and other factors (eg, vascular risk factors), might lead to cognitive decline. These findings have implications in understanding the relationship between WMH, cortical morphology, and the possible attendant cognitive decline and eventually dementia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».