White Matter Imaging Correlates of Early Cognitive Impairment Detected by the Montreal Cognitive Assessment After Transient Ischemic Attack and Minor Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose— Among screening tools for cognitive impairment in large cohorts, the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) seems to be more sensitive to early cognitive impairment than the Mini-Mental State Examination (MMSE), particularly after transient ischemic attack or minor stroke. We reasoned that if MoCA-detected early cognitive impairment is pathologically significant, then it should be specifically associated with the presence of white matter hyperintensities (WMHs) and reduced fractional anisotropy (FA) on magnetic resonance imaging. Methods— Consecutive eligible patients with transient ischemic attack or minor stroke (Oxford Vascular Study) underwent magnetic resonance imaging and cognitive assessment. We correlated MoCA and MMSE scores with WMH and FA, then specifically studied patients with low MoCA and normal MMSE. Results— Among 400 patients, MoCA and MMSE scores were significantly correlated (all P <0.001) with WMH volumes ( r MoCA =−0.336; r MMSE =−0.297) and FA ( r MoCA =0.409; r MMSE =0.369) and—on voxel-wise analyses—with WMH in frontal white matter and reduced FA in almost all white matter tracts. However, only the MoCA was independently correlated with WMH volumes ( r =−0.183; P <0.001), average FA values ( r =0.218; P <0.001), and voxel-wise reduced FA in anterior tracts after controlling for the MMSE. In addition, patients with low MoCA but normal MMSE (n=57) had higher WMH volumes ( t =3.1; P =0.002), lower average FA ( t =−4.0; P <0.001), and lower voxel-wise FA in almost all white matter tracts than those with normal MoCA and MMSE (n=238). Conclusions— In patients with transient ischemic attack or minor stroke, early cognitive impairment detected with the MoCA but not with the MMSE was independently associated with white matter damage on magnetic resonance imaging, particularly reduced FA.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».