Lower Magnetization Transfer Ratio in the Forceps Minor Is Associated with Poorer Gait Velocity in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Gait disturbances in the elderly are disabling and a major public health issue but are poorly understood. In this multimodal MR imaging study, we used 2 voxel-based analysis methods to assess the voxelwise relationship of magnetization transfer ratio and white matter hyperintensity location with gait velocity in older adults. MATERIALS AND METHODS: We assessed 230 community-dwelling participants of the Austrian Stroke Prevention Family Study. Every participant underwent 3T MR imaging, including magnetization transfer imaging. Voxel-based magnetization transfer ratio-symptom mapping correlated the white matter magnetization transfer ratio of each voxel with gait velocity. To assess a possible relationship between white matter hyperintensity location and gait velocity, we applied voxel-based lesion-symptom mapping. RESULTS: = .033), independent of demographics, general physical performance, vascular risk factors, and brain volume. White matter hyperintensities did not significantly change this association. CONCLUSIONS: Our study provides new evidence for the importance of magnetization transfer ratio changes in gait disturbances at an older age, particularly in the forceps minor. The histopathologic basis of these findings is yet to be determined.
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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 | 0,000 |
| 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 ».