Multimodal imaging analyses in patients with genetic and sporadic forms of small vessel disease
Notice bibliographique
Résumé
Cerebral autosomal dominant arteriopathy with subcortical infarcts and leukoencephalopathy (CADASIL) is thought to be a pure genetic form of subcortical vascular cognitive impairment (SVCI). The aim of this study was to compare white matter integrity and cortical thickness between typical CADASIL, a genetic form, and two sporadic forms of SVCI (with NOTCH3 and without NOTCH3 variants). We enrolled typical CADASIL patients (N = 11) and SVCI patients [with NOTCH3 variants (N = 15), without NOTCH3 variants (N = 101)]. To adjust the age difference, which reflects the known difference in clinical and radiologic courses between typical CADASIL patients and SVCI patients, we constructed a W-score of measurement for diffusion tensor image and cortical thickness. Typical CADASIL patients showed more frequent white matter hyperintensities in the bilateral posterior temporal region compared to SVCI patients (p < 0.001, uncorrected). We found that SVCI patients, regardless of the presence of NOTCH3 variants, showed significantly greater microstructural alterations (W-score, p < 0.05, FWE-corrected) and cortical thinning (W-score, p < 0.05, FDR-corrected) than typical CADASIL patients. In this study, typical CADASIL and SVCI showed distinct anatomic vulnerabilities in the cortical and subcortical structures. However, there was no difference between SVCI with NOTCH3 variants and SVCI without NOTCH3 variants.
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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) | 0,000 | 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 ».