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Enregistrement W2142104298 · doi:10.3174/ajnr.a3709

Evaluation of Common Structural Brain Changes in Aging and Alzheimer Disease with the Use of an MRI-Based Brain Atrophy and Lesion Index: A Comparison Between T1WI and T2WI at 1.5T and 3T

2013· article· en· W2142104298 sur OpenAlexafffund
Hui Guo, Xiaowei Song, Robert Vandorpe, Y. Zhang, Wei Chen, Nan Zhang, Matthias H. Schmidt, Kenneth Rockwood

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Neuroradiology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensNational Research Council CanadaNational Research Council Institute for BiodiagnosticsDalhousie UniversityNova Scotia Health AuthorityIzaak Walton Killam Health Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute on AgingNational Research Council CanadaFoundation for the National Institutes of HealthTianjin Medical UniversityDalhousie UniversityUniversity of California, San FranciscoUniversity of California, San DiegoNational Natural Science Foundation of ChinaUniversity of California, Los AngelesDalhousie Medical Research FoundationNorthern California Institute for Research and EducationNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchNational Science Foundation
Mots-clésMedicineAtrophyLesionBrain agingAlzheimer's diseasePathologyMagnetic resonance imagingDegenerative diseaseNeuroscienceDiseaseRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: The Brain Atrophy and Lesion Index combines several common, aging-related structural brain changes and has been validated for high-field MR imaging. In this study, we evaluated measurement properties of the Brain Atrophy and Lesion Index by use of T1WI and T2WI at 1.5T and 3T MR imaging to comprehensively assess the usefulness of the lower field-strength testing. MATERIALS AND METHODS: Data were obtained from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. Images of subjects (n = 127) who had T1WI and T2WI at both 3T and 1.5T on the same day were evaluated, applying the Brain Atrophy and Lesion Index rating. Criterion and construct validity and interrater agreement were tested for each field strength and image type. RESULTS: Regarding reliability, the intraclass correlation coefficients for the Brain Atrophy and Lesion Index score were consistently high (>0.81) across image type and field strength. Regarding construct validity, the Brain Atrophy and Lesion Index score differed among diagnostic groups, being lowest in people without cognitive impairment and highest in those with Alzheimer disease (F > 5.14; P < .007). Brain Atrophy and Lesion Index scores correlated with age (r > 0.37, P < .001) and cognitive performance (r > 0.38, P < .001) and were associated with positive amyloid-β test (F > 3.96, P < .050). The T1WI and T2WI Brain Atrophy and Lesion Index scores were correlated (r > 0.93, P < .001), with the T2WI scores slightly greater than the T1WI scores (F > 4.25, P < .041). Regarding criterion validation of the 1.5T images, the 1.5T scores were highly correlated with the 3T Brain Atrophy and Lesion Index scores (r > 0.93, P < .001). CONCLUSIONS: The higher field and T2WI more sensitively detect subtle changes in the deep white matter and perivascular spaces in particular. Even so, 1.5T Brain Atrophy and Lesion Index scores are similar to those obtained by use of 3T images. The Brain Atrophy and Lesion Index may have use in quantifying the impact of dementia on brain structures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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