Changes to white matter microstructure in transient ischemic attack: A longitudinal diffusion tensor imaging study
Notice bibliographique
Résumé
Transient ischemic attack (TIA) is associated with localized ischemic changes, identifiable by diffusion-weighted imaging. Past research has not considered whether TIA is also associated with diffuse changes to white matter microstructure; further past work has not tracked changes longitudinally. Here we examine whole-brain changes in fractional anisotropy (FA) in individuals with TIA presenting with sensorimotor symptoms. Twenty individuals with a recent (within 30 days) TIA and 12 healthy older adults were recruited. Participants underwent 3.0 T diffusion MRI at baseline; scans were repeated for the TIA group 90 days post-TIA. Track-based spatial statistics (TBSS) was used to conduct a voxel-wise analysis of FA between groups. FA was significantly lower in the TIA group relative to healthy controls, primarily in anterior white matter tracts including: forceps minor, anterior thalamic radiations, cingulum, inferior fronto-occipital fasciculus, and corticospinal tract. TBSS results informed an ROI-based longitudinal examination of FA in the TIA group. There were no changes to TBSS-identified clusters, forceps minor, or the corticospinal tract over time. There was lower FA in the anterior thalamic radiations in the TIA-affected hemisphere at baseline, but no difference between hemispheres at 90 days. In summary, individuals with TIA presenting with sensorimotor symptoms have decreased FA in tracts that are also implicated in sensorimotor function, which outlast the clinical symptoms associated with TIA. This suggests a more profound type of brain damage associated with TIA than has been typically described in past work. Diffusion tensor imaging may have utility as a marker of TIA-associated changes to white matter pathways. Hum Brain Mapp 38:5795-5803, 2017. © 2017 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».