Diffusion Tensor Imaging Abnormalities in Cognitively Impaired Multiple Sclerosis Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive impairment can add to the burden of disease in patients with multiple sclerosis (MS). The aim of this study was to assess the relative importance of diffusion tensor imaging (DTI) indices derived from normal appearing white matter (NAWM) and grey matter (NAGM) in determining cognitive dysfunction in MS patients. METHODS: Sixty two MS patients [51 female, mean age = 41 (sd = 9.6) years, median expanded disability status scale (EDSS) = 2.5] meeting modified McDonald criteria for MS underwent neuropsychological testing using the Neuropsychological Screening Battery for MS (NSBMS) and magnetic resonance imaging (MRI, 1.5T GE) that included DTI sequences. Total T1 hypointense and T2 hyperintense lesion volumes were obtained using semi-automated software. Lesion volumes were subtracted from whole-brain parenchyma to obtain measures of NAWM and NAGM. Fractional anisotropy (FA) of NAWM and mean diffusivity (MD) of NAGM were obtained. RESULTS: Cognitive impairment was present in 11 patients (18%). These patients had higher EDSS scores, were less educated, and were more likely to have secondary progressive MS. They also had higher hypointense (p = 0.001) and hyperintense (p = 0.004) lesion volumes, greater NAWM atrophy (p = 0.007), lower FA of total NAWM (p = 0.003), and higher MD of total NAGM (p = 0.015). Using a logistic regression analysis, and after controlling for demographic and disease-related differences between groups, FA of NAWM emerged as a significant predictor of cognitive impairment adding to the variance derived from lesion and atrophy data. CONCLUSION: This study underlies the important role of normal-appearing brain tissue in the pathogenesis of MS-related cognitive impairment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».