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Enregistrement W2912265831 · doi:10.3389/fneur.2019.00081

A Neuroimaging Marker Based on Diffusion Tensor Imaging and Cognitive Impairment Due to Cerebral White Matter Lesions

2019· article· en· W2912265831 sur OpenAlexaboutno aff
Na Wei, Yiming Deng, Li Yao, Weili Jia, Jinfang Wang, Qingli Shi, Hongyan Chen, Yuesong Pan, Hongyi Yan, Yumei Zhang, Yongjun Wang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBeijing Municipal Administration of HospitalsMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaBeijing Institute For Brain DisordersBeijing Municipal Administration of Hospitals Clinical Medicine Development of Special Funding SupportNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHyperintensityMontreal Cognitive AssessmentDiffusion MRICognitionMagnetic resonance imagingNeuropsychologyNeuroimagingMedicineCardiologyWhite matterInternal medicinePsychologyAudiologyCognitive impairmentPsychiatryRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The peak width of skeletonized mean diffusivity (PSMD) is a new, fully automated, and robust imaging marker for cerebral small vessel disease (SVD). It is considered to be strongly associated with processing speed. However, it has not been applied to cerebral white matter lesions (WMLs) yet. Our study aimed to investigate the correlation between PSMD and cognition, particularly executive function, which has emerged as the most prominently affected cognitive domain in patients with WMLs. Methods: A total of 111 WML patients and 50 healthy controls (HCs) were enrolled, and their demographic information and cardiovascular disease risk factors were recorded. Subjects were divided into three groups: WMLs with normal cognition (WMLs-NC), WMLs with vascular cognitive impairment (WMLs-VCI), and HCs. They underwent conventional head MRI and DTI scans followed by neuropsychological and psychological examinations, including tests of Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and executive function. We compared the difference in executive function and PSMD among the three groups and analyzed the correlation between PSMD and cognitive function in all subjects. Results: There were no significant differences in demographic characteristics (age, gender, level of education, and cardiovascular disease risk factors) among the three groups (P>0.05). However, there were significant differences in global cognition (P<0.0001), executive function (P<0.0001), and PSMD (P<0.0001) among the three groups. The averaged PSMD value (×10-4mm2/s) was 2.40±0.23, 2.68±0.30, and 4.51±0.39 in the HC, the WMLs-NC, and the WMLs-VCI groups, respectively. There was no correlation between PSMD and cognition in the HC group. PSMD was significantly correlated with MoCA scores (r=-0.3785, P<0.0001) and executive function (r=-0.4744,P<0.0001) in the WMLs-NC group and in the WMLs-VCI group (r=-0.4448, P<0.0001 and r=-0.6279, P<0.0001, respectively). Conclusions: WML patients have higher PSMD and worse cognitive performance than do healthy controls. PSMD is strongly associated with global cognition and executive functions in WML patients. This result provides new insights into the pathophysiology of cognitive impairment in WML patients. PSMD could be a surrogate marker for disease progression and can thus be used in therapeutic trials involving WML patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,781

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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