Cerebral microbleeds in cerebrovascular and neurodegenerative diseases with cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To study a role of cerebral microbleeds (CMB) in the diagnosis of main cerebrovascular and neurodegenerative diseases with cognitive impairment. MATERIAL AND METHODS: CMB were studied in 120 patients with Alzheimer's disease (AD), dementia with Lewy bodies (DLB) and vascular dementia using 1.5T MRI in T2 * gradient echo. An impact of CMB on cognitive functions and the relationship with signs of vascular and neurodegenerative lesions of the brain were studied as well. The neuropsychological battery included Montreal Cognitive Assessment scale (MoCA), Addenbrooke's Cognitive Examination (ACE-R), Clock Drawing Test, fluency test and the visual memory test (SCT). RESULTS: CMB were identified in more than one third of patients with neurodegenerative or cerebrovascular disease. With regard to disease, they were detected preferably in cortical or subcortical areas, respectively. This result can be used in the differential diagnosis. Single subcortical CMB accompanied by a smaller number of lacunae and less severe leukoaraiosis were identified in 48% of patients with DLB. In AD with additional features of DLB and cerebrovascular disease, CMB were more common (60%) that was a predictor of mixed pathology. CONCLUSION: Leukoaraiosis, if accompanied by CMB, has a great clinical significance in neurodegenerative and cerebrovascular diseases with cognitive impairment. CMB is a marker of severe cognitive impairment and predictor of mixed pathology in the cortical-subcortical localization of CMB and corresponding neuropsychological profile.
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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 ».