Alterations of default mode functional connectivity in individuals with end-stage renal disease and mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mild cognitive impairment (MCI) occurs frequently in many end stage renal disease (ESRD) patients, may significantly worsen survival odds and prognosis. However, the exact neuropathological mechanisms of MCI combined with ESRD are not fully clear. This study examined functional connectivity (FC) alterations of the default-mode network (DMN) in individuals with ESRD and MCI. METHODS: Twenty-four individuals with ESRD identified as MCI patients were included in this study; of these, 19 and 5 underwent hemodialysis (HD) and peritoneal dialysis (PD), respectively. Another group of 25 age-, sex- and education level-matched subjects were recruited as the control group. All participants underwent resting-state functional MRI and neuropsychological tests; the ESRD group underwent additional laboratory testing. Independent component analysis (ICA) was used for DMN characterization. With functional connectivity maps of the DMN derived individually, group comparison was performed with voxel-wise independent samples t-test, and connectivity changes were correlated with neuropsychological and clinical variables. RESULTS: Compared with the control group, significantly decreased functional connectivity of the DMN was observed in the posterior cingulate cortex (PCC) and precuneus (Pcu), as well as in the medial prefrontal cortex (MPFC) in the ESRD group. Functional connectivity reductions in the MPFC and PCC/Pcu were positively correlated with hemoglobin levels. In addition, functional connectivity reduction in the MPFC showed positive correlation with Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score. CONCLUSION: Decreased functional connectivity in the DMN may be associated with neuropathological mechanisms involved in ESRD and MCI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».