White matter deficits assessed by diffusion tensor imaging and cognitive dysfunction in psychostimulant users with comorbid human immunodeficiency virus infection
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Psychostimulant drug use is commonly associated with drug-related infection, including the human immunodeficiency virus (HIV). Both psychostimulant use and HIV infection are known to damage brain white matter and impair cognition. To date, no study has examined white matter integrity using magnetic resonance imaging (MRI) diffusion tensor imaging (DTI) in chronic psychostimulant users with comorbid HIV infection, and determined the relationship of white matter integrity to cognitive function. METHODS: Twenty-one subjects (mean age 37.5 ± 9.0 years) with a history of heavy psychostimulant use and HIV infection (8.7 ± 4.3 years) and 22 matched controls were scanned on a 3T MRI. Fractional anisotropy (FA) values were calculated with DTI software. Four regions of interest were manually segmented, including the genu of the corpus callosum, left and right anterior limbs of the internal capsule, and the anterior commissure. Subjects also completed a neurocognitive battery and questionnaires about physical and mental health. RESULTS: The psychostimulant using, HIV positive group displayed decreased white matter integrity, with significantly lower FA values for all white matter tracts (p < 0.05). This group also exhibited decreased cognitive performance on tasks that assessed cognitive set-shifting, fine motor speed and verbal memory. FA values for the white matter tracts correlated with cognitive performance on many of the neurocognitive tests. CONCLUSIONS: White matter integrity was thus impaired in subjects with psychostimulant use and comorbid HIV infection, which predicted worsened cognitive performance on a range of tests. Further study on this medical comorbidity is required.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle