White Matter Hyperintensities and Cognitive Decline in de Novo Parkinson’s Disease Patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective White Matter Hyperintensities (WMHs) are associated with cognitive decline in normative aging and Alzheimer’s disease. However, the pathogenesis of cognitive decline in Parkinson’s disease (PD) is not directly related to vascular causes, and therefore the role of WMHs in PD remains unclear. If WMH has a higher impact on cognitive decline in PD, vascular pathology should be assessed and treated with a higher priority in this population. Here we investigate whether WMH leads to increased cognitive decline in PD, and if these effects relate to cortical thinning Methods To investigate the role of WMHs in PD, it is essential to study recently-diagnosed/non-treated patients. De novo PD patients and age-matched controls (N PD =365,N Control =174) with FLAIR/T2-weighted scans at baseline were selected from Parkinson’s Progression Markers Initiative (PPMI). WMHs and cortical thickness were measured to analyse the relationship between baseline WMHs and future cognitive decline (follow-up:4.09±1.14 years) and cortical thinning (follow-up:1.05±0.10 years). Results High WMH load (WMHL) at baseline in PD was associated with increased cognitive decline, significantly more than i) PDs with low WMHL and ii) controls with high WMHL. Furthermore, PD patients with higher baseline WMHL showed more cortical thinning in right frontal lobe than subjects with low WMHL. Cortical thinning of this region also predicted decline in performance on a cognitive test. Interpretation Presence of WMHs in de novo PD patients predicts greater future cognitive decline and cortical thinning than in normal aging. Recognizing WMHs as a potential predictor of cognitive deficit in PD provides an opportunity for timely interventions.
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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 | 0,001 | 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 ».