Neuroimaging in vascular cognitive impairment: a state-of-the-art review
Notice bibliographique
Résumé
Imaging is critical in the diagnosis and treatment of dementia, particularly in vascular cognitive impairment, due to the visualization of ischemic and hemorrhagic injury of gray and white matter. Magnetic resonance imaging (MRI) and positron emission tomography (PET) provide structural and functional information. Clinical MRI is both generally available and versatile - T2-weighted images show infarcts, FLAIR shows white matter changes and lacunar infarcts, and susceptibility-weighted images reveal microbleeds. Diffusion MRI adds another dimension by showing graded damage to white matter, making it more sensitive to white matter injury than FLAIR. Regions of neuroinflammatory disruption of the blood-brain barrier with increased permeability can be quantified and visualized with dynamic contrast-enhanced MRI. PET shows metabolism of glucose and accumulation of amyloid and tau, which is useful in showing abnormal metabolism in Alzheimer's disease. Combining MRI and PET allows identification of patients with mixed dementia, with MRI showing white matter injury and PET demonstrating regional impairment of glucose metabolism and deposition of amyloid. Excellent anatomical detail can be observed with 7.0-Tesla MRI. Imaging is the optimal method to follow the effect of treatments since changes in MRI scans are seen prior to those in cognition. This review describes the role of various imaging modalities in the diagnosis and treatment of vascular cognitive impairment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».