Altered connectivity patterns among resting state networks in patients with ischemic white matter lesions
Notice bibliographique
Résumé
White matter lesions (WMLs) have been associated with cognitive and motor decline. Resting state networks (RSNs) are spatially coherent patterns in the human brain and their interactions sustain our daily function. Therefore, investigating the altered intra- and inter-network connectivity among the RSNs may help to understand the association of WMLs with impaired cognitive and motor function. Here, we assessed alterations in functional connectivity patterns based on six well-defined RSNs-the default mode network (DMN), dorsal attention network (DAN), frontal-parietal control network (FPCN), auditory network (AN), sensory motor network (SMN) and visual network (VN)-in 15 patients with ischemic WMLs and 15 controls. In the patients, Spearman's correlation analysis was further performed between these alterations and cognitive test scores, including Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores. Our results showed wide alterations of inter-network connectivity mainly involving the SMN, DMN, FPCN and DAN, and some alterations correlated with cognitive test scores in the patients. The reduced functional connectivities in the SMN-AN, SMN-VN, FPCN-AN, DAN-VN pairs may account for the cognitive and motor decline in patients with ischemic WMLs, while the increased functional connectivities in the DMN-AN, DMN-FPCN and DAN-FPCN pairs may reflect a functional network reorganization after damage to white matter. It is unexpected that altered intra-network connectivities were found within the AN and VN, which may explain the impairments in verbal fluency and information retrieval associated with WMLs. This study highlights the importance of functional connectivity in understanding how WMLs influence cognitive and behavior dysfunction.
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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) | 0,001 | 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 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 ».