[Correlation between diffusion tensor imaging and cognitive dysfunction in patients with delayed encephalopathy after acute carbon monoxide poisoning].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the diagnostic value of magnetic resonance (MR) diffusion tensor imaging (DTI) in detecting brain white matter (WM) damage of patients with delayed encephalopathy after acute carbon monoxide poisoning (DEACMP) and evaluating their cognitive dysfunction. METHODS: Thirteen patients with DEACMP and thirteen age- and sex-matched volunteers underwent DTI using 1.5T MR scanner. FA and ADC values of 16 WM regions of interests (ROIs) were measured on DTI by two experienced radiologists independently with double blind methods, cognitive functions were evaluated by another experienced neurologist blinded to patient's medical history using the Montreal cognitive assessment (MoCA). ADC and FA values in DEACMP patients, and their correlations with cognitive dysfunction were analyzed. RESULTS: ADC values of DEACMP patients increased significantly in all ROIs (P < 0.05) in comparison with the corresponding ROIs of healthy controls, whereas FA values were significantly decreased in all ROIs (P < 0.05) in comparison with that in controls except the bilateral optic radiations, anterior and posterior internal capsules. MoCA scores were positively correlated with FA values of bilateral lower frontal (r(L) = 0.736, P = 0.011; r(R) = 0.762, P = 0.003) lobe, temporal lobe (r(L) = 0.605, P = 0.016; r(R) = 0.559, P = 0.021) and total average WM (r(A) = 0.688, P = 0.001), however it inversely correlated with ADC values of bilateral lower frontal WM (r(L) = -0.674, P = 0.007; r(R) = -0.681, P = 0.019). CONCLUSION: DTI can quantitatively reveal WM microstructure damage of DEACMP patients, indicate the severity of cognitive dysfunctions, and provide important information for pathogenesis and pathological study for DEACMP.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».