Alterations of White Matter Integrity and Hippocampal Functional Connectivity in Type 2 Diabetes Without Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
Aims: To investigate the white matter (WM) integrity and hippocampal functional connectivity (FC) in type 2 diabetes mellitus (T2DM) patients without mild cognitive impairment (MCI) by using diffusion tensor imaging (DTI) and resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI), respectively. Methods: Twelve T2DM patients without MCI and twenty-four age, sex, and education matched healthy controls (HC) were recruited. DTI and rs-fMRI data were subsequently acquired on a 3.0T MR scanner. Tract-based spatial statistics (TBSS) combining region of interests (ROIs) analysis was used to investigate the alterations of DTI metrics (FA, MD, λ1, and λ23) and FC measurement was performed to calculate hippocampal FC with other brain regions. Cognitive function was evaluated by using Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Brain volumes were also evaluated among these participants. Results: There were no difference of MMSE and MoCA scores between two groups. Neither whole brain nor regional brain volume decrease was revealed in T2DM patients without MCI. DTI analysis revealed extensive WM disruptions, especially in the body of corpus callosum. Significant decreases of hippocampal FC with certain brain structures were revealed, especially with the bilateral frontal cortex. Furthermore, the decreased FA in left posterior thalamic radiation and increased MD in the splenium of corpus callosum were closely related with the decreased hippocampal FC to caudate nucleus and frontal cortex. Conclusions: T2DM patients without MCI showed extensive WM disruptions and abnormal hippocampal FC. Moreover, the WM disruptions and abnormal hippocampal FC were closely associated.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».