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Enregistrement W2954287915 · doi:10.1503/jpn.180136

Impact of white matter hyperintensity location on depressive symptoms in memory-clinic patients: a lesion–symptom mapping study

2019· article· en· W2954287915 sur OpenAlexvenueno aff
Anna E. Leeuwis, Nick A. Weaver, J. Matthijs Biesbroek, Lieza G. Exalto, Hugo J. Kuijf, Astrid M. Hooghiemstra, Niels D. Prins, Philip Scheltens, Frederik Barkhof, Wiesje M. van der Flier, Geert Jan Biessels

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychiatry and Neuroscience · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAmsterdam NeuroscienceStichting DioraphteZonMwAlzheimer NederlandUniversity College LondonNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésHyperintensityLesionDepressive symptomsMedicineWhite matterPsychologyPsychiatryRadiologyMagnetic resonance imagingCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: We investigated the association between white matter hyperintensity location and depressive symptoms in a memoryclinic population using lesion–symptom mapping. Methods: We included 680 patients with vascular brain injury from the TRACE-VCI cohort (mean age ± standard deviation: 67 ± 8 years; 52% female): 168 patients with subjective cognitive decline, 164 with mild cognitive impairment and 348 with dementia. We assessed depressive symptoms using the Geriatric Depression Scale. We applied assumptionfree voxel-based lesion–symptom mapping, adjusted for age, sex, total white matter hyperintensity volume and multiple testing. Next, we applied exploratory region-of-interest linear regression analyses of major white matter tracts, with additional adjustment for diagnosis. Results: Voxel-based lesion–symptom mapping identified voxel clusters related to the Geriatric Depression Scale in the left corticospinal tract. Region-of-interest analyses showed no relation between white matter hyperintensity volume and the Geriatric Depression Scale, but revealed an interaction with diagnosis in the forceps minor, where larger regional white matter hyperintensity volume was associated with more depressive symptoms in subjective cognitive decline (β = 0.26, p < 0.05), but not in mild cognitive impairment or dementia. Limitations: We observed a lack of convergence of findings between voxel-based lesion–symptom mapping and region-of-interest analyses, which may have been due to small effect sizes and limited lesion coverage despite the large sample size. This warrants replication of our findings and further investigation in other cohorts. Conclusion: This lesion–symptom mapping study in depressive symptoms indicates the corticospinal tract and forceps minor as strategic tracts in which white matter hyperintensity is associated with depressive symptoms in memory-clinic patients with vascular brain injury. The impact of white matter hyperintensity on depressive symptoms is modest, but it appears to depend on the location of white matter hyperintensity and disease severity.

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)0,003
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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