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Enregistrement W2946033723 · doi:10.1002/hbm.24622

The efficiency of the brain connectome is associated with cerebrovascular reactivity in persons with white matter hyperintensities

2019· article· en· W2946033723 sur OpenAlexaff
William Reginold, Kevin Sam, Julien Poublanc, Joe Fisher, Adrian P. Crawley, David J. Mikulis

Notice bibliographique

RevueHuman Brain Mapping · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhite matterHyperintensityConnectomeHuman Connectome ProjectDiffusion MRINeuroscienceConnectomicsPsychologyMedicineMagnetic resonance imagingRadiologyFunctional connectivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to determine the relationship between the organization of the brain connectome and cerebrovascular reactivity (CVR) in persons with white matter hyperintensities. Diffusion tensor and CVR mapping 3T MRI scans were acquired in 31 participants with white matter hyperintensities. In each participant, the connectome was assessed by reconstructing all white matter tracts with tractography and segmenting the whole brain into multiple regions. Graph theory analysis was performed to quantify how effectively tracts connected brain regions by measuring the global and local efficiency of the connectome. CVR in white matter and gray matter was correlated with the global and local efficiency of the connectome, while adjusting for age, gender, and gray matter volume. For comparison, white matter hyperintensity volume was also correlated with global and local efficiency. White matter CVR was positively correlated with the global efficiency (coefficient: 23.3, p = .005) and local efficiency (coefficient: 2850, p = .004) of the connectome. Gray matter CVR was positively correlated with the global efficiency (coefficient: 21.3, p < .001) and local efficiency (coefficient: 2670, p < .001) of the connectome. White matter hyperintensity volume was negatively correlated with global efficiency (coefficient: -0.0002, p = .003) and local efficiency (coefficient: -0.024, p = .003) of the connectome. The association between CVR and the brain connectome suggests that impaired cerebrovascular function may be part of the pathophysiology of the disruption of the brain connectome in persons with white matter hyperintensities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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