The Additional Contribution of White Matter Hyperintensity Location to Post-stroke Cognitive Impairment: Insights From a Multiple-Lesion Symptom Mapping Study
Notice bibliographique
Résumé
White matter hyperintensities (WMH) are common in acute ischemic stroke patients. Although WMH volume has been reported to influence post-stroke cognition, it is still not clear whether WMH location, independent of acute ischemic lesion (AIL) volume and location, contributes to cognitive impairment after stroke. Here, we proposed a multiple-lesion symptom mapping model that considers both the presence of WMH and AIL to measure the additional contribution of WMH locations to post-stroke cognitive impairment. Seventy-six first-ever stroke patients with AILs in the left hemisphere were examined by Montreal Cognitive Assessment (MoCA) at baseline and 1 year after stroke. The association between the location of AIL and WMH and global cognition was investigated by a multiple-lesion symptom mapping (MLSM) model based on support vector regression (SVR). To explore the relative merits of MLSM over the existing lesion-symptom mapping approaches with only AIL considered (mass-univariate VLSM and SVR-LSM), we measured the contribution of the significant AIL and/or WMH clusters from these models to post-stroke cognitive impairment. In addition, we compared the significant WMH locations identified by the optimal SVR-MLSM model for cognitive impairment at baseline and 1 year post stroke. The identified strategic locations of WMH significantly contributed to the prediction of MoCA at baseline (short-term) and 1 year (long-term) after stroke independent of the strategic locations of AIL. The significant clusters of WMH for short-term and long-term post-stroke cognitive impairment were mainly in the corpus callosum, corona radiata, and posterior thalamic radiation. We noted that in some regions, the AIL clusters that were significant for short-term outcome were no longer significant for long-term outcome, and interestingly more WMH clusters in these regions became significant for long-term outcome compared to short-term outcome. This indicated that there are some regions where local WMH burden has larger impact than AIL burden on the long-term post-stroke cognitive impairment. In consequence, SVR-MLSM was effective in identifying the WMH locations that have additional impact on post-stroke cognition on top of AIL locations. Such a method can also be applied to other lesion-behavior studies where multiple types of lesions may have potential contributions to a specific behavior.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».