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Enregistrement W2981131390 · doi:10.1016/j.jalz.2019.06.2813

P2‐406: INVESTIGATING THE SENSITIVITY OF FREE‐WATER IMAGING IN DETECTING WHITE‐MATTER ABNORMALITIES WITHIN PATIENTS WITH ALZHEIMER'S DISEASE

2019· article· en· W2981131390 sur OpenAlexaboutno aff
Aaron Ritter, Virendra Mishra

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiffusion MRIWhite matterFractional anisotropyCorpus callosumSpleniumSuperior longitudinal fasciculusInferior longitudinal fasciculusNuclear magnetic resonancePsychologyMagnetic resonance imagingMedicineNeuroscienceAudiologyNuclear medicinePhysicsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Free-water imaging (FWI) is an analytic technique for diffusion-weighted magnetic resonance imaging (dMRI) and has been proposed as a marker for neuroinflammation in neurodegenerative diseases. However, whether FWI could be used as a sensitive technique in understanding white-matter (WM) abnormalities within patients with Alzheimer's disease (AD) who are stable (AD-Stable) and those deteriorating rapidly in their cognitive abilities within a year (AD-Converters) is currently unknown. Data was collected from 9 AD-Stable and 8 AD-Converters participating in a longitudinal study of aging. Multi-shell dMRI with 71 directions each at b-values of 500s/mm, 1000s/mm, and 2500s/mm and isotropic 1.5mm resolution were acquired for each participant. Both conventional single-tensor (ST) fitting and single-tensor fitting with FW estimates utilizing the data from the three-shell simultaneously were performed in-house. Tract-based Spatial Statistics (TBSS) was used to extract the WM skeleton from ST-fractional anisotropy (FA), and various diffusion-derived metrics such as FA, axial diffusivity (AxD), mean diffusivity (MD), and radial diffusivity (RD) along with FW within this skeleton were compared between the groups, and also tested for association with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) using non-parametric statistics. Significance was established at familywise error corrected to p<0.05. No significant difference in any diffusion-derived metrics was observed without FW-correction. Significantly higher MD was observed for AD-Stable after FW-correction (MDFW), notably, in the regions of superior corona radiata, superior longitudinal fasciculus, and splenium of the corpus callosum. ADFW showed a positive correlation with the MoCA within AD-Stable participants (Fig.1) in the same WM tracts encompassing the anterior thalamic radiation, corticospinal tract, and corpus callosum.

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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,246 · 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'admission1
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