Diffusion tensor imaging of neurocognitive profiles in a community cohort living in marginal housing
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We investigated white matter differences associated with distinct neurocognitive profiles derived from a large cohort of marginally housed persons with comorbid physical and mental illnesses. Our prior work identified three profile cluster groups: a high functioning group (Cluster 1), a low functioning group with relative strength in decision-making (Cluster 3), and an intermediary group with a relative decision-making weakness (Cluster 2). This study extends previous findings of cortical gray matter differences between these groups with evidence for putative neurodevelopmental abnormalities in the low cognitive functioning group (i.e., Cluster 3). We hypothesized that altered white matter diffusion would be associated with the lowest functioning neurocognitive profile and would be associated with previously observed gray matter differences. METHOD: Participants from a socially impoverished neighborhood in Vancouver, Canada underwent neurocognitive evaluation and neuroimaging. We performed Tract-Based Spatial Statistics using diffusion tensor imaging data from 184 participants to examine whole-brain differences in white matter microstructure between cluster analytically derived neurocognitive profiles, as well as unitary neurocognitive measures. Correlations between frontal gray and white matter were also examined. RESULTS: Cluster 3 showed increased diffusion in predominately bilateral frontal and interhemisphere tracts (vs. Clusters 1 and 2), with relatively greater diffusion in the left hemisphere (vs. Cluster 1). Differences in radial diffusivity were more prominent compared with axial diffusivity. A weak association between regional frontal fractional anisotropy and previously defined abnormalities in gyrification was observed. CONCLUSIONS: In a socially marginalized sample, we established several patterns in the covariation of white matter diffusion and neurocognitive functioning. These patterns elucidate the neurobiological substrates and vulnerabilities that are apt to underlie functional impairments inherent to this complex and heterogeneous population.
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 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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».