Altered brain structural and cognitive impairment in end-stage renal disease patients with secondary hyperparathyroidism
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive impairment has received attention as an important problem in patients with end-stage renal disease, although end-stage renal disease patients with secondary hyperparathyroidism have not been studied. PURPOSE: To assess the pattern of brain volume changes in end-stage renal disease patients with secondary hyperparathyroidism by using voxel-based morphometry and correlating these measures with clinical markers and the Montreal Cognitive Assessment scores. MATERIAL AND METHODS: Fifty end-stage renal disease patients with no anatomical abnormalities in conventional MRI (25 patients with secondary hyperparathyroidism, 14 men, mean age 42.20 ± 7.53 years; 25 patients without secondary hyperparathyroidism, 15 men, mean age 41.96 ± 6.17 years) were selected in this study. All patients underwent laboratory tests, neuropsychological tests, and MRI. Voxel-based morphometry analysis was performed to detect regional gray matter volume differences between the two groups. The relationships between abnormal gray matter volume and clinical markers and Montreal Cognitive Assessment scores were investigated. RESULTS: < 0.05, FWE corrected). Regarding the laboratory and neuropsychological tests, we found significant correlations between volume in these brain regions and intact parathyroid hormone levels and negative correlations with the Montreal Cognitive Assessment scores. There were no significant associations between brain volume changes and other clinical data (disease duration, urea, creatinine, and uric acid levels). CONCLUSION: Our results showed significantly increased gray matter volume in end-stage renal disease patients with secondary hyperparathyroidism, which was associated with intact parathyroid hormone levels and cognitive impairment. Serum intact parathyroid hormone levels may be a risk factor for cognitive impairment in end-stage renal disease patients with secondary hyperparathyroidism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 ».