Alteration in Brain Functional and Effective Connectivity in Subjects With Hypertension
Notice bibliographique
Résumé
To reveal the physiological mechanism of the cognitive decline in subjects with hypertension, the functional connectivity (FC) was assessed by using the wavelet phase coherence (WPCO), and effective connectivity (EC) was assessed by using the coupling strength (CS) of near-infrared spectroscopy (NIRS) signals. NIRS signals were continuously recorded from the prefrontal cortex, sensorimotor cortex, and occipital lobes of 13 hypertensive patients (hypertension group, 70 ± 6.5 years old) and 16 elderly healthy subjects (control group, 71 ± 5.5 years old) in resting and standing periods. WPCO and CS were calculated in four frequency intervals: I, 0.6–2 Hz; II, 0.145–0.6 Hz; III, 0.052–0.145 Hz; and IV, 0.021–0.052 Hz. CS quantifies coupling amplitude. In comparison with the control group, the hypertension group showed significantly decreased (p < 0.05) WPCO and CS in intervals III and IV and in the resting and standing states. WPCO and CS were significantly decreased in the resting state compared with those in the standing state in the hypertension group (p < 0.05). Decreased WPCO and CS indicated a reduced network interaction, suggesting disturbed neurovascular coupling in subjects with hypertension. Compared with the control group, the hypertension group showed significantly lower Mini-Mental State Examination (MMSE) (p = 0.028) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores (p = 0.011). In the hypertension group, correlation analysis showed that WPCO and CS were significantly positively correlated with MMSE and MoCA scores, respectively. These findings may provide evidence of impaired cognitive function in hypertension and can enhance the understanding on neurovascular coupling.
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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 ».