Loss of callosal fibre integrity in healthy elderly with age-related white matter changes Martin GriebeAlex ForsterMichele WessaChristina RossmanithHansjorg Bazner • Tamara SauerKathrin ZohselChristian BlahakAndrea V. KingJulia Linke • Michael G. HennericiAchim GassKristina Szabo
Notice bibliographique
Résumé
Age-related white matter changes (ARWMC) appear to correspond to a continuum from normal func- tioning to clinically overt neurological syndromes. Dis- turbance of the structural integrity of cerebral fibre tracts— the so-called cerebral network—by ARWMC might be one explanation for this development. From 3 T magnetic resonance imaging (MRI) data of 34 healthy elderly sub- jects (60-82 years) we calculated the lesion volume of ARWMC and the area of the corpus callosum (CC). Gait, balance and cognition were assessed. We compared these findings in those with mild (n = 22) and advanced (n = 12) ARWMC and performed tract-based spatial sta- tistics (TBSS) to analyze white matter structural integrity. In subjects with advanced ARWMC, TBSS showed a sig- nificant decrease of fractional anisotropy (FA) in several large tracts of the white matter including the CC; total CC, CC2 and CC5 areas were significantly smaller. Despite these morphological changes, tests of gait, balance and cognition as measured by the Mini-Mental State Exami- nation (MMSE) were in the normal range for both groups; only the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) detected executive and language dysfunction in those with advanced ARWMC. Loss of tissue integrity and atrophy of the CC secondary to spatially remote lesions in the peri- and paraventricular white matter in ARWMC appear to be already detectable in healthy elderly individuals.
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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) | 0,002 | 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 ».