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Enregistrement W2952793183 · doi:10.1101/678284

Neuroanatomical Changes in White and Grey Matter after Sleeve Gastrectomy

2019· preprint· en· W2952793183 sur OpenAlexafffund
Andréanne Michaud, Mahsa Dadar, Mélissa Pelletier, Yashar Zeighami, Isabel García‐García, Yvonne Yau, Mélanie Nadeau, Simon Marceau, Laurent Biertho, André Tchernof, D. Louis Collins, Denis Richard, Alain Dagher

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and HospitalUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec, Université Laval
Mots-clésWhite matterSleeve gastrectomyMedicineWaistCorpus callosumInternal medicineCircumferenceEndocrinologyNuclear medicineBody mass indexMagnetic resonance imagingPathologyWeight lossObesityRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background MRI studies show that obese adults have reduced grey (GM) and white matter (WM) tissue density as well as altered WM integrity. It remains to be examined if bariatric surgery induces structural brain changes. The aim of this study is to characterize GM and WM density changes in a longitudinal setting, comparing pre- and post-operation and to determine whether these changes are related to inflammation and cardiometabolic markers. Methods 29 severely obese participants (age: 45.9±7.8 years) scheduled to undergo sleeve gastrectomy (SG) were recruited. High-resolution T1-weighted anatomical images were acquired 1 month prior to as well as 4 and 12 months after surgery. GM and WM densities were quantified using voxel-based morphometry (VBM). Circulating lipid profile, glucose, insulin and inflammatory markers (interleukin (IL)-6, C-reactive protein (CRP) and lipopolysaccharide-binding protein (LBP) were measured at each time point. A linear mixed effect model was used to compare brain changes before and after SG, controlling for age, gender, initial BMI and diabetic status. To assess the associations between changes in adiposity, metabolism and inflammation and changes in GM or WM density, the mean GM and WM densities were extracted across all the participants using atlas, and linear mixed-effect models were used. Results As expected, weight, BMI, waist circumference and neck circumference significantly decreased after SG compared with baseline (p<0.001 for all). A widespread increase in WM density was observed after surgery, particularly in the cerebellum, brain stem, cerebellar peduncle, cingulum, corpus callosum and corona radiata (p<0.05, after FDR correction). Significant increases in GM density were observed 4 months after SG compared to baseline in several brain regions such as the bilateral occipital cortex, temporal cortex, precentral gyrus and cerebellum as well as right fusiform gyrus, right hippocampus and right insula. These GM and WM increases were more pronounced and widespread after 12 months and were significantly associated with post-operative weight loss and the improvement of metabolic alterations. Our linear mixed-effect models also showed strong associations between post-operative reductions in LBP, a marker of inflammation, and increased WM density. To confirm our results, we tested whether the peak of each significant region showed BMI-related differences in an independent dataset (Human Connectome Project). We matched a group of severely obese individuals with a group of lean individuals for age, gender and ethnicity. Severe obesity was associated with reduced WM density in the brain stem and cerebellar peduncle as well as reduced GM density in cerebellum, regions that significantly changed after surgery (p<0.01 for all clusters). Conclusions Bariatric surgery-induced weight loss and improvement in metabolic alterations is associated with widespread increases in WM and GM densities. These post-operative changes overlapped with baseline brain differences between severely obese and normal-weight individuals, which may suggest a recovery of WM and GM alterations after bariatric surgery.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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