Cerebellar gray matter excess and atrophy in Huntington's disease: a voxel-based morphometry study (P1.059)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The aim of our study is detail the cerebellar gray matter (GM) alterations in HD using the tool "spatially unbiased template atlas" (SUIT) for Voxel based morphometry (VBM) on magnetic resonance imaging (MRI). Background: In the last years, the cerebellar role in neurodegenerative diseases has been extensively studied. However, few research related cerebellum and Huntington's disease (HD). This is not only due to cerebellar contribution on motor refinement, but mainly by the discovery of its non-motor functions. Methods: We compared 26 patients matched in gender and age with 26 controls. They underwent neurological (Unified Huntington’s disease rating scale - UHDRS) and cognitive (Montreal cognitive assessment - MOCA) evaluations. SUIT was used to analyze GM alterations. We created a two-sample test to analyze GM differences between both groups and another to correlate the cerebellar GM alterations with UHDRS (mood and motor) and MOCA scores, corrected for age, cytosine-adenine-guanine (CAG) repeats and disease duration. Results: SUIT findings were divided into general: areas of GM excess and atrophy compared with controls, located respectively in the anterior and postero-superior cerebellar lobes; and specific: UHDRS (mood and motor) and MOCA scores. Higher GM density in the postero-superior lobe correlated with mood symptoms. Worse motor function and better cognitive function correlated with GM changes in the posterior cerebellum (p<0.001 and k>100 voxels). Conclusions: The listed areas are responsible for sensorimotor integration, motor planning, visuospatial function and emotional processing. We believe these findings may contribute to a better understanding of the neuropathological process of HD.
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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) | 0,003 | 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 ».