Neurometabolite Alterations Associated With Cognitive Performance in Perinatally HIV-Infected Children
Notice bibliographique
Résumé
Despite treatment with combination antiretroviral therapy (cART), cognitive impairment is still observed in perinatally HIV-infected children. We aimed to evaluate potential underlying cerebral injury by comparing neurometabolite levels between perinatally HIV-infected children and healthy controls. This cross-sectional study evaluated neurometabolites, as measured by Magnetic Resonance Spectroscopy (MRS), in perinatally HIV-infected children stable on cART (n = 26) and healthy controls (n = 36).Participants were included from a cohort of perinatally HIV-infected children and healthy controls, matched group-wise for age, gender, ethnicity, and socio-economic status. N-acetylaspartate (NAA), glutamate (Glu), myo-inositol (mI), and choline (Cho) levels were studied as ratios over creatine (Cre). Group differences and associations with HIV-related parameters, cognitive functioning, and neuronal damage markers (neurofilament and total Tau proteins) were determined using age-adjusted linear regression analyses.HIV-infected children had increased Cho:Cre in white matter (HIV-infected = 0.29 ± 0.03; controls = 0.27 ± 0.03; P value = 0.045). Lower nadir CD4+ T-cell Z-scores were associated with reduced neuronal integrity markers NAA:Cre and Glu:Cre. A Centers for Disease Control and Prevention (CDC) stage C diagnosis was associated with higher glial markers Cho:Cre and mI:Cre. Poorer cognitive performance was mainly associated with higher Cho:Cre in HIV-infected children, and with lower NAA:Cre and Glu:Cre in healthy controls. There were no associations between neurometabolites and neuronal damage markers in blood or CSF.Compared to controls, perinatally HIV-infected children had increased Cho:Cre in white matter, suggestive of ongoing glial proliferation. Levels of several neurometabolites were associated with cognitive performance, suggesting that MRS may be a useful method to assess cerebral changes potentially linked to cognitive outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».