MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2165687585 · doi:10.1093/brain/awp089

Impaired small-world efficiency in structural cortical networks in multiple sclerosis associated with white matter lesion load

2009· article· en· W2165687585 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBrain · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensDouglas Mental Health University InstituteMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering
Mots-clésWhite matterGrey matterMultiple sclerosisLesionNeuroscienceInsulaMagnetic resonance imagingMedicinePathologyPsychologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

White matter tracts, which play a crucial role in the coordination of information flow between different regions of grey matter, are particularly vulnerable to multiple sclerosis. Many studies have shown that the white matter lesions in multiple sclerosis are associated with focal abnormalities of grey matter, but little is known about the alterations in the coordinated patterns of cortical morphology among regions in the disease. Here, we used cortical thickness measurements from structural magnetic resonance imaging to investigate the relationship between the white matter lesion load and the topological efficiency of structural cortical networks in multiple sclerosis. Network efficiency was defined using a 'small-world' network model that quantifies the effectiveness of information transfer within brain networks. In this study, we first classified patients (n = 330) into six subgroups according to their total white matter lesion loads, and identified structural brain networks for each multiple sclerosis group by thresholding the corresponding inter-regional cortical thickness correlation matrix, followed by a network efficiency analysis with graph theoretical approaches. The structural cortical networks in multiple sclerosis demonstrated efficient small-world architecture regardless of the lesion load, an organization that maximizes the information processing at a relatively low wiring cost. However, we found that the overall small-world network efficiency in multiple sclerosis was significantly disrupted in a manner proportional to the extent of total white matter lesions. Moreover, regional efficiency was also significantly decreased in specific brain regions, including the insula and precentral gyrus as well as regions of prefrontal and temporal association cortices. Finally, we showed that the lesions also altered many cortical thickness correlations in the frontal, temporal and parietal lobes. Our results suggest that the white matter lesions in multiple sclerosis might be associated with aberrant neuronal connectivity among widely distributed brain regions, and provide structural (morphological) evidence for the notion of multiple sclerosis as a disconnection syndrome.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,825

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,231 · 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