Hippocampal Functional Dynamics Are Clinically Implicated in Autoimmune Encephalitis With Faciobrachial Dystonic Seizures
Notice bibliographique
Résumé
This is the first study to investigate functional brain activity in patients affected by autoimmune encephalitis with faciobrancial dystonic seizures (FBDS). Multimodal 3T MRI scans, including structural neuroimaging (T1-weighted, diffusion weighted) and functional neuroimaging (scene-encoding task known to activate hippocampal regions), were performed. This case series analysis included eight patients treated for autoimmune encephalitis with FBDS, scanned during the convalescent phase of their condition (median 1.1 years post-onset), and eight healthy volunteers. Compared to controls, 50% of patients showed abnormal hippocampal activity during scene-encoding relative to familiar scene-viewing. Higher peak FBDS frequency was significantly related to lower hippocampal activity during scene-encoding (p = 0.02), though not to markers of hippocampal microstructure (mean diffusivity, p = 0.3) or atrophy (normalized volume, p = 0.4). During scene-encoding, stronger within-medial temporal lobe functional connectivity correlated with poorer Addenbrooke’s Cognitive Examination-Revised memory score (p = 0.03). These finding suggest that in autoimmune encephalitis, frequent seizures may have a long-term impact on hippocampal activity, beyond that of structural damage. These observations also suggest a potential approach to determine on-going MTL performance in this condition to guide long-term management and future clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».