<p>Structural changes in white matter lesion patients and their correlation with cognitive impairment</p>
Notice bibliographique
Résumé
Background: White matter lesions (WMLs) play a role in cognitive decline and dementia. Little is known about gray matter (GM) changes in WMLs. This study aimed to investigate GM changes in WML patients. Materials and methods: Correlations between altered structural volume and cognitive assessment scores were investigated. GM and white matter (WM) changes in 23 WML-vascular dementia (VaD) patients, 22 WML-non-dementia vascular cognitive impairment (VCIND) patients, and 23 healthy control (HC) subjects were examined. Gray matter density (GMD) was calculated by measuring local proportions of GM at thousands of homologous cortical locations. WM volume was obtained by fully automated software using voxel-based morphometry (VBM). Results: Widespread GMD was significantly lower in WML patients compared to control subjects in cortical and subcortical regions ( p <0.05). Greatest differences were found in the bilateral anterior cingulate cortex, inferior frontal gyrus, insula, angular gyrus, caudate, precentral gyrus, and right middle temporal gyrus, right thalamus. Secondary region of interest (ROI) analysis indicated significantly greater GMD in the bilateral caudate among WML-VCIND patients (n=22) compared to HCs ( p <0.05). There was a significant difference in WM volume between WML patients and control subjects ( p <0.05). Greatest differences were located in the genu/body/splenium of the corpus callosum and superior corona radiata L, and posterior corona radiata L. There was a significant association between structural changes and cognitive scores (Montreal Cognitive Assessment [MoCA] score) ( p <0.05). There was no significant correlation between structural changes and Mini Mental State Examination (MMSE) scores ( p >0.05). Conclusion: GMD and WM volume were changed in WMLs, and the changes were detectable. Correlation between structural changes and cognitive function was promising in understanding the pathological and physiological mechanisms of WMLs. Keywords: white matter lesions, vascular dementia, gray matter density, dementia
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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 ».